基于损伤分析的桥梁健康监测系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·选题背景及实际意义 | 第10-11页 |
| ·桥梁现存健康问题综述 | 第11-12页 |
| ·桥梁健康监测系统的功能及组成 | 第12-14页 |
| ·桥梁健康监测系统的国内外研究状况 | 第14-17页 |
| ·国内外监测系统的发展现状 | 第14-16页 |
| ·桥梁监测系统的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 桥梁损伤识别技术与神经网络理论基础 | 第19-33页 |
| ·桥梁结构损伤识别理论介绍 | 第19-23页 |
| ·基于结构动力特性的损伤识别理论 | 第20-21页 |
| ·基于结构静力特性的损伤识别方法 | 第21-22页 |
| ·本文选取作为研究对象的桥梁结构参数 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络与遗传算法相结合的算法研究 | 第23-27页 |
| ·人工神经网络基本概念 | 第23-25页 |
| ·BP 神经网络的简介 | 第25页 |
| ·BP 神经网络的基本思想 | 第25-26页 |
| ·神经网络的损伤识别方法 | 第26-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-30页 |
| ·遗传算法的简介 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的损伤识别方法 | 第29-30页 |
| ·使用遗传算法优化的 BP 神经网络进行损伤识别 | 第30-32页 |
| ·BP 神经网络的缺陷和不足 | 第30-31页 |
| ·BP 神经网络的改进 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 桥梁健康监测系统的结构与算法设计 | 第33-50页 |
| ·桥梁健康监测系统的结构设计 | 第33-42页 |
| ·数据采集部分 | 第33-35页 |
| ·数据传输部分 | 第35-36页 |
| ·数据处理部分 | 第36页 |
| ·图形界面与网络结构部分 | 第36-42页 |
| ·遗传算法优化 BP 神经网络的验证 | 第42-49页 |
| ·有限元分析理论的介绍 | 第42-43页 |
| ·算法的实例验证 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 实际桥梁的损伤分析研究及仿真 | 第50-65页 |
| ·有限元模型的建立 | 第50-52页 |
| ·网络训练样本和验证样本的数据采集 | 第52-55页 |
| ·弹性模量 E 损伤的样本采集 | 第52-54页 |
| ·网络检验数据的采集 | 第54-55页 |
| ·BP 神经网络的设计和训练 | 第55-64页 |
| ·MATLAB 网络设计简介 | 第55页 |
| ·传统 BP 神经网络的设计 | 第55-57页 |
| ·遗传算法优化 BP 神经网络的设计 | 第57页 |
| ·神经网络的建立 | 第57-59页 |
| ·网络参数的设定 | 第59-60页 |
| ·神经网络的训练 | 第60-63页 |
| ·桥梁实际数据验证 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
