| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究的意义和背景 | 第10-11页 |
| ·损伤识别理论的发展与现状 | 第11-16页 |
| ·基于固有频率变化的损伤识别技术 | 第13-14页 |
| ·基于振型变化的损伤识别技术 | 第14页 |
| ·基于柔度变化的损伤识别技术 | 第14页 |
| ·基于刚度变化的损伤识别技术 | 第14-15页 |
| ·基于传递函数（频响函数）变化的损伤识别技术 | 第15页 |
| ·基于应变模态的损伤识别技术 | 第15页 |
| ·基于功率流的损伤识别技术 | 第15页 |
| ·基于试验模态分析与有限元分析相结合的损伤识别技术 | 第15页 |
| ·基于残余力向量的损伤识别技术 | 第15-16页 |
| ·智能诊断方法在损伤识别中的应用 | 第16-17页 |
| ·神经网络方法 | 第16页 |
| ·遗传算法 | 第16-17页 |
| ·小波分析法 | 第17页 |
| ·本课题研究的内容 | 第17-18页 |
| 第2章 神经网络理论及模型 | 第18-43页 |
| ·神经网络基本理论 | 第18-27页 |
| ·神经元模型 | 第18-19页 |
| ·人工神经元 | 第19-21页 |
| ·神经元传递函数 | 第21-22页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第22-23页 |
| ·神经网络模型 | 第23-24页 |
| ·神经网络的实现机制 | 第24-27页 |
| ·典型神经网络模型网络 | 第27-41页 |
| ·BP 网络模型 | 第27-34页 |
| ·RBF 神经网络 | 第34-36页 |
| ·概率神经网络（PNN） | 第36-41页 |
| ·BP 网络相关问题 | 第41-43页 |
| ·经典BP 算法 | 第41页 |
| ·网络模型存在的问题及分析 | 第41-43页 |
| 第3章 基于神经网络的结构损伤检测 | 第43-48页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·神经网络的损伤检测能力 | 第44-45页 |
| ·基本原理 | 第45-48页 |
| 第4章 基于神经网络的悬臂梁损伤识别 | 第48-57页 |
| ·理论分析 | 第48-49页 |
| ·用ANSYS 对悬臂梁模型进行损伤模拟 | 第49-57页 |
| ·ANSYS 软件简介 | 第49-50页 |
| ·ANSYS 模态分析 | 第50页 |
| ·悬臂梁的损伤数值模拟 | 第50-57页 |
| 第5章 基于神经网络的轴的损伤识别 | 第57-68页 |
| ·概述 | 第57页 |
| ·神经网络 | 第57-58页 |
| ·损伤数值模拟 | 第58-68页 |
| ·两个输出向量损伤数值模拟 | 第58-63页 |
| ·三个输出向量损伤数值模拟 | 第63-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第72页 |