| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| ·健康监测的概念、系统组成以及应用前景 | 第11-13页 |
| ·健康监测的概念 | 第11页 |
| ·健康监测系统组成及应用 | 第11-13页 |
| ·脱层损伤监测 | 第13-14页 |
| ·基于智能材料结构的健康监测 | 第14-16页 |
| ·智能材料结构 | 第14-15页 |
| ·压电材料的原理及应用 | 第15页 |
| ·智能材料结构在健康监测中的应用及进展 | 第15-16页 |
| ·神经网络技术和模糊理论在复合材料结构健康监测中的应用 | 第16-18页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 基于振动信号的结构损伤检测理论基础 | 第20-28页 |
| ·振动理论简介 | 第20-22页 |
| ·振动系统模型 | 第20页 |
| ·振动物理参数模型在时域范围的数学描述 | 第20-21页 |
| ·振动模态分析方法 | 第21-22页 |
| ·基于常用的几种振动特征信号的损伤检测理论 | 第22-26页 |
| ·基于固有频率的结构损伤监测方法分析 | 第23-24页 |
| ·基于振型模态的结构损伤监测方法分析 | 第24-25页 |
| ·基于动态测得柔度矩阵参数的结构健康监测方法分析 | 第25-26页 |
| ·基于神经网络的结构健康监测方法 | 第26页 |
| ·选用振动特征信号作为目标损伤标识量的理论基础 | 第26-28页 |
| ·损伤标识量的建构理论依据 | 第26-27页 |
| ·基于位置模态损伤标识量的构造 | 第27页 |
| ·基于模态频率损伤标识量的构造 | 第27页 |
| ·目标结构损伤标识量的确定和做法 | 第27-28页 |
| 第三章 人工神经网络原理及模糊理论简介 | 第28-47页 |
| ·人工神经网络基础 | 第28-31页 |
| ·人工神经网络的组成及结构 | 第28-29页 |
| ·神经元模型 | 第28页 |
| ·神经网络的结构组成 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络的基本特点 | 第29-30页 |
| ·常用的几种神经网络结构 | 第30页 |
| ·神经网络结构的训练算法分类 | 第30-31页 |
| ·径向基神经网络介绍 | 第31-35页 |
| ·RBF 神经网络组成结构及特点 | 第31-33页 |
| ·RBF 神经网络的训练学习算法分析 | 第33-35页 |
| ·模糊理论介绍 | 第35-42页 |
| ·模糊集合及运算 | 第35-36页 |
| ·隶属函数及隶属度 | 第36页 |
| ·模糊运算 | 第36页 |
| ·模糊逻辑、模糊推理规则及语言变量 | 第36-39页 |
| ·模糊逻辑 | 第36-37页 |
| ·模糊推理及模糊规则合成 | 第37-38页 |
| ·语言变量 | 第38-39页 |
| ·FCM 模糊聚类算法介绍 | 第39-42页 |
| ·K 均值聚类算法(HCM)介绍 | 第39-41页 |
| ·模糊C 均值聚类 | 第41-42页 |
| ·模糊RBF 神经网络介绍 | 第42-47页 |
| ·广义模糊RBF 神经网络基础 | 第42-44页 |
| ·RBF 神经网络与广义模糊推理系统的函数等价性 | 第42-43页 |
| ·模糊RBF 神经网络的结构 | 第43-44页 |
| ·模糊RBF 神经网络的学习算法 | 第44-47页 |
| ·学习样本的聚类处理 | 第44页 |
| ·第二层网络的计算 | 第44-45页 |
| ·第三层网络的计算 | 第45页 |
| ·第四层和第五层网络的计算 | 第45-47页 |
| 第四章 试验件制备及模态分析 | 第47-54页 |
| ·试验件制备和参数 | 第47-49页 |
| ·试验件的制备 | 第47页 |
| ·试验件的特性参数 | 第47-49页 |
| ·模态分析实验系统、模态分析实验装置及方案 | 第49-50页 |
| ·模态分析实验结果 | 第50页 |
| ·脱层的模拟及计算样本数据的获取 | 第50-51页 |
| ·计算训练样本的修正处理 | 第51-54页 |
| 第五章 RBF 神经网络和模糊理论在复合材料结构健康监测中的应用 | 第54-63页 |
| ·RBF 神经网络在复合材料结构健康监测中的应用算例 | 第54-57页 |
| ·基于RBF 神经网络结构健康监测的实现 | 第54页 |
| ·基于模糊RBF 神经网络结构健康监测程序的主要函数说明 | 第54-55页 |
| ·基于RBF 神经网络的复合材料结构健康监测的网络识别结果及分析 | 第55-57页 |
| ·模糊RBF 神经网络在复合材料结构健康监测中的应用算例 | 第57-61页 |
| ·基于RBF 神经网络结构健康监测的实现 | 第57-58页 |
| ·基于模糊RBF 神经网络结构健康监测程序的主要函数说明 | 第58-59页 |
| ·基于模糊RBF 神经网络的复合材料结构健康监测的结果及分析 | 第59-61页 |
| ·两个算例的对比及分析 | 第61-63页 |
| 第六章 全文结论及展望 | 第63-67页 |
| ·全文总结 | 第63-65页 |
| ·全文工作总结 | 第63-64页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·进一步的工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士期间发表的文章 | 第73页 |
