基于小波包能量—神经网络的四角锥网架损伤检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·结构损伤检测的意义 | 第9页 |
| ·土木工程结构检测的研究现状 | 第9-10页 |
| ·结构损伤识别方法 | 第10-16页 |
| ·基于静力损伤识别方法 | 第10页 |
| ·基于动力损伤识别方法 | 第10-16页 |
| ·存在问题和发展方向 | 第16-17页 |
| ·本文研究主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 小波分析理论和小波包分析理论 | 第19-33页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·小波分析基本理论 | 第19-24页 |
| ·小波分析理论与发展 | 第19页 |
| ·傅里叶变化 | 第19-20页 |
| ·小波变换 | 第20-23页 |
| ·连续小波变换 | 第23页 |
| ·离散小波变换 | 第23-24页 |
| ·多分辨率分析 | 第24-26页 |
| ·小波变换阈值消澡原理 | 第26-30页 |
| ·噪声分类 | 第26页 |
| ·小波降噪的基本原理 | 第26-30页 |
| ·小波包基本理论分析 | 第30页 |
| ·小波包的空间分解 | 第30-31页 |
| ·小波包节点能量原理 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 径向基神经网络基本原理 | 第33-39页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络的分类和学习方法 | 第34页 |
| ·径向基神经网络原理与模型 | 第34-35页 |
| ·径向基神经网络学习算法 | 第35-36页 |
| ·基于径向基神经网络结构损伤识别方法 | 第36-37页 |
| ·多重损伤识别法检测研究概述 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 钢悬臂结构梁损伤识别研究 | 第39-53页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·钢悬臂梁有限元模型 | 第39-41页 |
| ·瞬态激励作用下钢悬臂梁损伤位置识别实验 | 第41-48页 |
| ·基于径向基神经网络的钢悬臂梁损伤程度识别 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 四角锥网架损伤识别数值模拟研究 | 第53-72页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·正放四角锥网架有限元模型 | 第53-55页 |
| ·单点瞬态激励最优位置基本原理 | 第55-58页 |
| ·单点瞬态激励原理 | 第55-56页 |
| ·单点瞬态激励最优位置的选取方法和依据 | 第56-58页 |
| ·正放四角锥网架结构两步法损伤识别 | 第58-70页 |
| ·损伤位置识别 | 第58-68页 |
| ·损伤程度识别 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
