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基于振动的FRP弧形层合板中分层损伤的无损检测研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 研究目的及意义第13-16页
    1.3 研究现状第16-21页
        1.3.1 基于振动频率变化的逆向无损检测方法研究现状第16-17页
        1.3.2 采用人工神经网络(ANN)进行识别损伤第17-18页
        1.3.3 采用优化算法(遗传算法GA)进行识别损伤第18-20页
        1.3.4 采用人工神经网络和遗传算法相结合进行损伤识别第20-21页
    1.4 主要研究内容第21-24页
第二章 FRP弧形层合板的有限元模型第24-50页
    2.1 有限元模型建模理论基础第24-27页
        2.1.1 发展有限元单元构建含分层损伤FRP结构模型第24-26页
        2.1.2 使用有限元软件构建含分层损伤FRP结构模型第26-27页
    2.2 商用有限元软件ANSYS背景介绍第27-28页
    2.3 复合材料层合板的有限元模型特性第28-30页
        2.3.1 单元类型第28-29页
        2.3.2 层信息的定义第29-30页
    2.4 含分层损伤FRP平板有限元模型建立第30-35页
        2.4.1 分层的接触问题第30-31页
        2.4.2 平板的建模过程第31-33页
        2.4.3 验证已建立的平板模型第33-35页
    2.5 含分层损伤的FRP弧形板有限元模型建立第35-45页
        2.5.1 含分层损伤的FRP弧形板有限元模型介绍第35-36页
        2.5.2 最佳的网格尺寸的选择第36-40页
        2.5.3 弧形板建模过程第40-44页
        2.5.4 建模过程的总结第44-45页
    2.6 损伤识别的正向问题第45-49页
        2.6.1 改变损伤区域所在的分层界面z第46页
        2.6.2 改变损伤区域中心所在x坐标位置第46-47页
        2.6.3 改变损伤区域中心所在y坐标位置第47-48页
        2.6.4 改变损伤尺寸长度a第48-49页
        2.6.5 改变损伤尺寸长度b第49页
    2.7 本章小结第49-50页
第三章 逆向检测算法-人工神经网络第50-68页
    3.1 基于振动频率无损检测的逆向算法第50-52页
        3.1.1 逆向问题的描述第50-51页
        3.1.2 逆向检测第51-52页
    3.2 人工神经网络介绍第52-55页
        3.2.1 人工神经元模型第52-53页
        3.2.2 人工神经网络模型第53-55页
    3.3 BP神经网络介绍第55-59页
        3.3.1 BP人工神经网络结构第56-58页
        3.3.2 BP网络学习规则第58-59页
    3.4 BP网络的MATLAB实现第59-67页
        3.4.1 FRP弧形板无损检测的逆向算法之BP网络的创建第59-61页
        3.4.2 FRP弧形板无损检测的逆向算法之BP网络的预测第61-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第四章 构建优化算法第68-86页
    4.1 构建优化算法背景第68页
    4.2 遗传算法介绍第68-71页
        4.2.1 遗传算法的原理第69页
        4.2.2 遗传算法的基本过程第69-70页
        4.2.3 遗传算法的特点第70-71页
    4.3 直接使用遗传算法进行分层损伤识别第71-76页
        4.3.1 直接使用遗传算法的建立第71-72页
        4.3.2 直接使用遗传算法的预测第72-76页
    4.4 代理模型的优化算法进行分层损伤识别第76-83页
        4.4.1 代理模型ANN的建立第77页
        4.4.2 有代理模型遗传算法的建立第77-78页
        4.4.3 有代理模型遗传算法的预测第78-82页
        4.4.4 直接使用和有代理模型遗传算法的对比第82-83页
    4.5 逆向算法之间的比较第83-85页
    4.6 本章小结第85-86页
第五章 结论与展望第86-89页
    5.1 结论第86-87页
        5.1.1 FRP弧形层合板的有限元模型的构建第86-87页
        5.1.2 构建人工神经网络作为逆向无损检测算法第87页
        5.1.3 构建有代理模型的优化算法作为逆向无损检测算法第87页
    5.2 展望第87-89页
参考文献第89-93页
致谢第93页

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