基于模糊神经网络的复合材料损伤主动监测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·复合材料结构健康监测技术概论 | 第11-14页 |
| ·结构健康监测简介 | 第11-12页 |
| ·主动监测技术的内容 | 第12-13页 |
| ·结构健康监测的应用前景 | 第13-14页 |
| ·用于结构健康监测的数据采集系统 | 第14页 |
| ·超声 Lamb 波在结构健康监测中的应用 | 第14-15页 |
| ·模糊神经网络在结构损伤识别中的应用 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究内容及意义 | 第16-17页 |
| 第二章 面向结构健康监测的数据采集系统 | 第17-28页 |
| ·虚拟仪器简介 | 第17-18页 |
| ·Labview 概述 | 第18-19页 |
| ·数据采集系统设计 | 第19-27页 |
| ·波形输出模块的设计 | 第20-24页 |
| ·数据采集模块的设计 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 Lamb 波分析和信号处理 | 第28-41页 |
| ·Lamb 波综述 | 第28页 |
| ·Lamb 波的频散特性 | 第28-32页 |
| ·Lamb 波的产生 | 第32-33页 |
| ·Lamb 时频分析 | 第33-39页 |
| ·小波分析 | 第34-36页 |
| ·HHT 变换 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 模糊神经网络理论 | 第41-55页 |
| ·模糊理论 | 第41-47页 |
| ·模糊化 | 第42-45页 |
| ·模糊推理 | 第45-46页 |
| ·反模糊化 | 第46-47页 |
| ·模糊控制的特点 | 第47页 |
| ·人工神经网络 | 第47-52页 |
| ·神经元和神经网络结构 | 第47-48页 |
| ·常用的几种神经网络结构 | 第48-49页 |
| ·神经网络结构的学习算法 | 第49页 |
| ·BP 神经网络 | 第49-52页 |
| ·神经网络和模糊控制的融合 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 模糊神经网络在结构损伤定位中的应用 | 第55-68页 |
| ·损伤定位系统装置 | 第55-56页 |
| ·损伤信息的提取 | 第56-57页 |
| ·损伤定位方法研究 | 第57-66页 |
| ·T-S 型模糊神经网络应用于损伤识别 | 第57-62页 |
| ·T-S 型模糊神经网络的不足 | 第62页 |
| ·T-S 改进型模糊神经网络用于损伤识别 | 第62-63页 |
| ·学习算法 | 第63-65页 |
| ·试验仿真结果 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68页 |
| ·存在的问题与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士期间发表的文章 | 第75页 |
