| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 桥梁结构损伤识别研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 温度对桥梁模态频率影响的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于 BP 神经网络损伤识别的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 基于动力特性的结构损伤识别及神经网络方法 | 第16-32页 |
| 2.1 结构损伤和模态频率变化的关系 | 第16-18页 |
| 2.2 神经网络理论与方法 | 第18-30页 |
| 2.2.1 BP 神经网络简介 | 第18-22页 |
| 2.2.2 BP 神经网络的学习公式推导 | 第22-27页 |
| 2.2.3 BP 神经网络的激活函数 | 第27-30页 |
| 2.2.4 改进的 BP 神经网络算法 | 第30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 温度影响下基于神经网络的简支梁桥损伤识别数值仿真分析 | 第32-48页 |
| 3.1 模型建立及模态分析 | 第32-36页 |
| 3.1.1 实体模型简介 | 第32页 |
| 3.1.2 ANSYS 建模及模态分析 | 第32-34页 |
| 3.1.3 温度作用下模态频率获取方法 | 第34-35页 |
| 3.1.4 温度作用下模态频率变化分析 | 第35-36页 |
| 3.2 温度及损伤作用下简支梁桥模态分析 | 第36-38页 |
| 3.3 结构损伤位置的识别 | 第38-40页 |
| 3.3.1 训练样本的选取 | 第38-39页 |
| 3.3.2 输入数据的归一化处理 | 第39页 |
| 3.3.3 BP 神经网络的构建与训练 | 第39-40页 |
| 3.4 结构损伤程度的识别 | 第40-44页 |
| 3.4.1 训练样本的选取 | 第40-41页 |
| 3.4.2 输入数据归一化处理 | 第41-42页 |
| 3.4.3 BP 神经网络的构建与训练 | 第42-44页 |
| 3.5 BP 神经网络损伤识别检验 | 第44-47页 |
| 3.5.1 损伤位置识别网络检验 | 第44-45页 |
| 3.5.2 损伤程度识别网络检验 | 第45-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 考虑温度效应的混凝土简支板损伤识别室内试验研究 | 第48-72页 |
| 4.1 混凝土小梁的制作 | 第48-50页 |
| 4.1.1 小梁模板的制作 | 第48页 |
| 4.1.2 浇筑混凝土 | 第48-50页 |
| 4.2 无损伤小梁不同温度下的频率测定 | 第50-56页 |
| 4.2.1 实验目的 | 第50页 |
| 4.2.2 实验对象 | 第50页 |
| 4.2.3 实验方案 | 第50-55页 |
| 4.2.4 实验具体操作步骤 | 第55-56页 |
| 4.3 温度与损伤共同作用下的简支梁频率实验 | 第56-58页 |
| 4.3.1 实验目的 | 第56页 |
| 4.3.2 实验对象 | 第56页 |
| 4.3.3 实验方案 | 第56-57页 |
| 4.3.4 实验具体操作步骤 | 第57-58页 |
| 4.4 温度和损伤共同作用下的简支梁频率分析 | 第58-68页 |
| 4.4.1 温度与桥梁模态频率关系拟合 | 第58-64页 |
| 4.4.2 损伤和温度同时作用对简支梁模态频率的影响 | 第64-67页 |
| 4.4.3 温度效应对损伤后频率的淹没作用分析 | 第67-68页 |
| 4.5 基于神经网络的简支板损伤识别中温度效应的剔除 | 第68-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 结论 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
