| 第一章 绪论 | 第1-22页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·结构健康监测的基本概念 | 第11-14页 |
| ·基本概念 | 第11-12页 |
| ·结构健康监测系统的组成 | 第12页 |
| ·研究概况 | 第12-14页 |
| ·结构损伤检测的研究现状 | 第14-19页 |
| ·基本方法 | 第14-18页 |
| ·目前研究中存在的问题 | 第18-19页 |
| ·结构健康监测中的数据处理技术的研究概况 | 第19-20页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第20-22页 |
| 第二章 非平稳信号及信号处理技术 | 第22-39页 |
| ·信号处理及傅立叶分析 | 第22-25页 |
| ·信号处理及其意义 | 第22页 |
| ·傅立叶分析的提出及其主要内容 | 第22-23页 |
| ·傅立叶分析的贡献与不足 | 第23-25页 |
| ·非平稳信号的基本概念 | 第25-26页 |
| ·信号处理技术 | 第26-38页 |
| ·时频分析的概念 | 第26-28页 |
| ·几种常用的非平稳信号分析方法 | 第28-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 Hilbert-Huang变换理论 | 第39-76页 |
| ·解析信号与基带信号 | 第39-42页 |
| ·Hilbert-Huang变换的基本概念及理论 | 第42-50页 |
| ·瞬时频率 | 第42-44页 |
| ·固有模态函数 | 第44页 |
| ·经验模态分解 | 第44-47页 |
| ·与 EMD方法有关的一些问题 | 第47-48页 |
| ·Hilbert谱分析 | 第48-50页 |
| ·HHT的有效性和优越性 | 第50-51页 |
| ·HHT的应用概述 | 第51-52页 |
| ·HHT的应用实例 | 第52-62页 |
| ·HHT用于非平稳数据的处理 | 第52-57页 |
| ·HHT用于非线性系统的分析 | 第57-62页 |
| ·非平稳信号平稳性的度量 | 第62-65页 |
| ·基本定义与概念 | 第62-63页 |
| ·应用实例 | 第63-65页 |
| ·应用径向基函数神经网络处理 EMD方法及 Hilbert变换中的边界问题 | 第65-74页 |
| ·EMD方法中的边界问题 | 第66-71页 |
| ·Hilbert变换与 EMD方法结合的必要性 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第四章 EMD方法与 RBF神经网络联合进行结构健康监测 | 第76-89页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第76-80页 |
| ·RBF神经网络的结构模型 | 第76-77页 |
| ·RBF神经网络的学习规则 | 第77-78页 |
| ·RBF神经网络的训练方式 | 第78-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| ·EMD方法与 RBF神经网络联合的理论可行性 | 第80-81页 |
| ·基于 EMD方法与径向基函数神经网络的结构损伤检测数值算例 | 第81-88页 |
| ·计算模型及层单元编号 | 第81-82页 |
| ·仿真数据的采集及实验方法 | 第82-86页 |
| ·实验结果分析 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 基于 Hilbert-Huang变换理论的结构损伤检测 | 第89-95页 |
| ·基于 Hilbert-Huang变换理论的结构损伤检测数值算例 | 第89-94页 |
| ·计算模型 | 第89页 |
| ·实验方法及步骤 | 第89-90页 |
| ·实验结果分析 | 第90-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 结论与展望 | 第95-98页 |
| ·本文结论 | 第95-96页 |
| ·进一步研究的展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-104页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表和完成的论文 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
