基于BP神经网络的移动荷载识别方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·问题的提出及其实际意义 | 第9-10页 |
| ·移动荷载识别的研究现状 | 第10-12页 |
| ·移动荷载识别的发展趋势 | 第12页 |
| ·研究内容、目标 | 第12-14页 |
| 第二章 移动荷载识别的原理及方法 | 第14-24页 |
| ·移动荷载识别原理 | 第14-16页 |
| ·移动荷载识别的方法 | 第16-23页 |
| ·解析法Ⅰ | 第17页 |
| ·解析法Ⅱ | 第17-18页 |
| ·时域法 | 第18-19页 |
| ·频时域法 | 第19页 |
| ·函数逼近法 | 第19-23页 |
| ·多项式函数逼近法 | 第20-21页 |
| ·三角函数逼近法 | 第21页 |
| ·多项式结合三角函数逼近法 | 第21页 |
| ·样条函数逼近法 | 第21-22页 |
| ·广义正交多项式函数逼近法 | 第22-23页 |
| ·幂级数曲线拟合法 | 第23页 |
| ·小波分析法 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于BP神经网络的移动荷载识别理论 | 第24-35页 |
| ·人工神经网络概述 | 第24-27页 |
| ·神经网络的基本特征和性质 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络的发展历史及分类 | 第25-27页 |
| ·神经网络在荷载识别中的应用 | 第27页 |
| ·BP神经网络工作原理 | 第27-33页 |
| ·人工神经元模型 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络的拓扑结构 | 第29页 |
| ·BP神经网络的学习规则 | 第29-33页 |
| ·基于BP神经网络的移动荷载识别基本方法 | 第33-35页 |
| 第四章 移动荷载识别的BP神经网络结构设计 | 第35-47页 |
| ·移动荷载作用下动力响应的计算分析 | 第35-39页 |
| ·基本假定 | 第35页 |
| ·动力响应计算 | 第35-38页 |
| ·动力响应分析 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络结构设计 | 第39-41页 |
| ·输入数据的确定 | 第39-40页 |
| ·输入数据的预处理 | 第40页 |
| ·网络的拓扑结构 | 第40-41页 |
| ·不同网络的比较 | 第41-46页 |
| ·d网络与t网络的比较 | 第41-44页 |
| ·不同测点的网络比较 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 移动荷载识别仿真计算 | 第47-69页 |
| ·仿真计算程序 | 第47页 |
| ·简支梁上移动荷载的识别 | 第47-62页 |
| ·算例简介 | 第47页 |
| ·单个力的识别 | 第47-49页 |
| ·两个力的识别 | 第49-50页 |
| ·荷载识别精度评价指标 | 第50-51页 |
| ·时间步长△t对识别结果的影响 | 第51-57页 |
| ·、△t值大小对识别结果的影响 | 第51-54页 |
| ·、△t个数对识别结果的影响 | 第54-57页 |
| ·有噪声样本测试结果 | 第57-62页 |
| ·连续梁上移动荷载的识别 | 第62-67页 |
| ·算例简介 | 第62-63页 |
| ·两跨连续梁上力的识别 | 第63-65页 |
| ·、单个常量力的识别 | 第63-64页 |
| ·、两个常量力的识别 | 第64-65页 |
| ·三跨连续梁上的识别 | 第65-67页 |
| ·连续梁上的常量力识别结果分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 本文结论与展望 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
