基于信息熵和神经网络的结构损伤识别方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·前言 | 第11-13页 |
| ·损伤识别方法的分类 | 第13-17页 |
| ·基于信息熵的结构损伤识别研究现状 | 第17-18页 |
| ·基于神经网络的结构损伤识别国内外研究现状 | 第18-20页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 基于信息熵的非线性分析 | 第22-29页 |
| ·信息熵的基本理论 | 第22-24页 |
| ·信息熵的概念与意义 | 第22-23页 |
| ·信息熵的基本性质 | 第23-24页 |
| ·单自由度系统基于信息熵的非线性分析 | 第24-28页 |
| ·单自由度系统运动方程 | 第24-25页 |
| ·小波时间熵 | 第25-27页 |
| ·计算分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 简支梁结构的损伤模拟及动力响应分析 | 第29-44页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·钢筋混凝土梁非线性振动 | 第29-34页 |
| ·考虑材料非线性的振动 | 第29-32页 |
| ·考虑几何非线性的振动 | 第32-33页 |
| ·考虑裂缝非线性的振动 | 第33-34页 |
| ·裂缝的基本类型 | 第34-35页 |
| ·简支梁裂缝模型 | 第35-43页 |
| ·简支梁呼吸裂缝有限元模型 | 第37-39页 |
| ·计算分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 神经网络在结构损伤诊断中的应用 | 第44-64页 |
| ·人工神经网络简介 | 第44-50页 |
| ·神经元模型 | 第45-46页 |
| ·神经网络特点 | 第46-48页 |
| ·神经网络类型 | 第48-50页 |
| ·神经网络传递函数的形式 | 第50-51页 |
| ·结构损伤采用神经网络进行识别的步骤 | 第51-52页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第52-57页 |
| ·BP 人工神经网络的推导过程 | 第52-54页 |
| ·BP 人工神经网络公式汇总 | 第54-57页 |
| ·简支梁损伤识别 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录 A （攻读硕士期间发表论文） | 第71页 |
