| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| ·相关领域国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·数学建模研究现状 | 第10-12页 |
| ·动态补偿研究现状 | 第12-13页 |
| ·光纤光栅传感器研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 光纤光栅传感器的原理与特性 | 第17-31页 |
| ·光纤光栅传感器的工作原理 | 第17-22页 |
| ·光纤光栅传感基本原理 | 第17-18页 |
| ·光纤光栅应变传感模型 | 第18-20页 |
| ·光纤光栅温度传感模型 | 第20-21页 |
| ·光纤光栅应变—温度交叉敏感特性 | 第21-22页 |
| ·应变特性试验 | 第22-27页 |
| ·线性特性试验 | 第22-25页 |
| ·重复性试验 | 第25-26页 |
| ·迟滞性试验 | 第26-27页 |
| ·温度特性试验 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 光纤光栅应变传感器的温度补偿研究 | 第31-55页 |
| ·基于 ANSYS 的光纤光栅应变传感器的热分析 | 第31-33页 |
| ·有限元简介 | 第31页 |
| ·传感器弹性体的建模 | 第31-32页 |
| ·弹性体的热分析研究 | 第32-33页 |
| ·温度—应力耦合试验 | 第33-39页 |
| ·基于最小二乘法的温度补偿 | 第39-45页 |
| ·最小二乘法理论 | 第39-40页 |
| ·最小二乘法温度补偿原理 | 第40-41页 |
| ·最小二乘法拟合 | 第41-45页 |
| ·基于 BP 人工神经网络的温度补偿 | 第45-54页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第45-48页 |
| ·BP 神经网络温度补偿原理 | 第48页 |
| ·BP 神经网络结构的确定 | 第48-49页 |
| ·BP 神经网络仿真训练 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 光纤光栅应变传感器的动态特性补偿研究 | 第55-64页 |
| ·传感器动态性能指标 | 第55-57页 |
| ·基于 ANSYS 的光纤光栅应变传感器的动态特性分析 | 第57-61页 |
| ·谐响应分析 | 第57-58页 |
| ·瞬态动力学分析 | 第58-61页 |
| ·基于 BP 神经网络的动态补偿 | 第61-63页 |
| ·动态特性补偿原理 | 第61页 |
| ·基于 BP 神经网络的动态补偿 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文总结 | 第64-65页 |
| ·论文展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |