| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| 1．1 论文的选题、研究意义和目的 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外损伤识别研究现状及发展动态 | 第9-17页 |
| 1．2．1 国内外研究状况 | 第9-14页 |
| 1．2．2 结构损伤识别相关技术的发展 | 第14-15页 |
| 1．2．3 损伤识别方法存在的问题 | 第15-17页 |
| 1．3 本文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 第2章 结构损伤识别的基本理论 | 第18-32页 |
| 2．1 引言 | 第18-19页 |
| 2．2 基于静态的损伤识别方法 | 第19页 |
| 2．3 基于动态的损伤识别方法 | 第19-31页 |
| 2．3．1 基于波形的损伤识别指标 | 第20页 |
| 2．3．2 基于固有频率的损伤识别指标 | 第20-22页 |
| 2．3．3 基于固有振型变化的损伤识别指标 | 第22-26页 |
| 2．3．4 基于柔度变化的损伤识别指标 | 第26-29页 |
| 2．3．5 基于刚度变化的损伤识别指标 | 第29页 |
| 2．3．6 基于模态应变能的损伤指标 | 第29-31页 |
| 2．4 基于神经网络和遗传算法的智能识别方法 | 第31页 |
| 2．4．1 神经网络方法 | 第31页 |
| 2．4．2 遗传算法 | 第31页 |
| 2．5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于BP神经网络和遗传算法结合的损伤识别方法 | 第32-47页 |
| 3．1 人工神经网络 | 第32-39页 |
| 3．1．1 人工神经网络基本概念 | 第32-33页 |
| 3．1．2 BP神经网络基本原理 | 第33-39页 |
| 3．2 神经网络的损伤识别方法 | 第39-40页 |
| 3．3 遗传算法 | 第40-43页 |
| 3．3．1 遗传算法的基本概念和术语 | 第40-41页 |
| 3．3．2 遗传算法的主要操作 | 第41-42页 |
| 3．3．3 遗传算法的实数直接操作法 | 第42-43页 |
| 3．4 遗传算法的损伤识别方法 | 第43-45页 |
| 3．5 BP神经网络与遗传算法结合的损伤识别方法 | 第45-46页 |
| 3．6 本章小节 | 第46-47页 |
| 第4章 钟样汉江大桥损伤识别过程分析 | 第47-80页 |
| 4．1 钟祥汉江大桥工程概述及病害情况 | 第47-50页 |
| 4．1．1 工程概述 | 第47页 |
| 4．1．2 钟祥大桥病害描述 | 第47-49页 |
| 4．1．3 主要病害成因分析 | 第49-50页 |
| 4．2 有限元建模 | 第50-52页 |
| 4．2．1 公路桥梁结构设计系统GQJS简介 | 第50-51页 |
| 4．2．2 模型的建立 | 第51-52页 |
| 4．3 损伤识别研究的几点说明 | 第52-53页 |
| 4．4 抗弯刚度损伤的识别 | 第53-65页 |
| 4．4．1 弹模E损伤的样本采集 | 第53-62页 |
| 4．4．2 BP神经网络训练 | 第62-63页 |
| 4．4．3 遗传算法的目标函数设计 | 第63-65页 |
| 4．4．4 识别的结果 | 第65页 |
| 4．5 纵向预应力附加损失的识别 | 第65-75页 |
| 4．5．1 预应力附加损失的样本采集 | 第66-74页 |
| 4．5．2 BP神经网络训练 | 第74页 |
| 4．5．3 遗传算法的目标函数设计 | 第74页 |
| 4．5．4 识别的结果 | 第74-75页 |
| 4．6 钟祥大桥实际承载能力估算 | 第75-79页 |
| 4．7 本章小节 | 第79-80页 |
| 第5章 结论与展望 | 第80-82页 |
| 5．1 本文主要研究成果 | 第80-81页 |
| 5．2 后续研究工作展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第88页 |