| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·结构损伤识别的重要意义 | 第10页 |
| ·结构损伤识别的基本理论 | 第10-14页 |
| ·损伤的定义 | 第10-11页 |
| ·结构损伤识别的基本内容 | 第11-12页 |
| ·基于振动特性的结构损伤识别的理论基础 | 第12-14页 |
| ·国内外结构损伤识别方法的研究现状 | 第14-19页 |
| ·基于局部检测的结构损伤识别法 | 第14-15页 |
| ·基于静力测试的结构损伤识别法 | 第15页 |
| ·基于振动特性的结构损伤识别法 | 第15-17页 |
| ·智能损伤识别法 | 第17-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 基于小波分析的损伤位置识别 | 第21-39页 |
| ·小波分析的理论基础 | 第21-23页 |
| ·傅里叶变换 | 第21页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第21-22页 |
| ·小波变换 | 第22-23页 |
| ·连续小波变换及MATLAB 小波分析工具箱 | 第23-26页 |
| ·连续小波基函数 | 第23页 |
| ·连续小波变换的定义和性质 | 第23-24页 |
| ·几种常用的小波 | 第24-26页 |
| ·MATLAB 小波分析工具箱 | 第26页 |
| ·小波奇异理论在损伤识别中的应用 | 第26-28页 |
| ·信号奇异性的特点 | 第26页 |
| ·小波变换识别奇异点位置的方法 | 第26-27页 |
| ·小波基和分析尺度的选择 | 第27-28页 |
| ·小波变换进行结构损伤位置识别的方法 | 第28页 |
| ·连续小波变换在结构损伤位置识别中的应用研究 | 第28-37页 |
| ·数值仿真与有限元计算模型 | 第29页 |
| ·模态类型的选取 | 第29-34页 |
| ·各阶振型的曲率模态的识别精确度分析 | 第34-36页 |
| ·有限元模型单元划分数对识别精确度的影响 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于 BP 神经网络的损伤程度识别 | 第39-56页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第39-41页 |
| ·神经网络的特性 | 第39页 |
| ·神经网络模型 | 第39-41页 |
| ·神经网络的学习和工作方式 | 第41页 |
| ·BP 网络及MATLAB 神经网络工具箱 | 第41-44页 |
| ·BP 网络模型及其学习 | 第42页 |
| ·BP 算法 | 第42-43页 |
| ·BP 网络的局限性及其算法改进 | 第43-44页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第44页 |
| ·利用BP 网络神经网络识别损伤程度的步骤和输入参数的选取 | 第44-45页 |
| ·数值仿真算例分析 | 第45-55页 |
| ·损伤程度识别 | 第45-48页 |
| ·随机噪声对损伤程度识别精度的影响 | 第48-51页 |
| ·不同损伤样本点数对损伤程度识别精度的影响 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 分步损伤识别方法的工程应用研究 | 第56-68页 |
| ·基于小波分析和BP 神经网络的分步损伤识别方法 | 第56-57页 |
| ·连续梁结构的损伤识别研究 | 第57-60页 |
| ·确定损伤的位置 | 第57-59页 |
| ·确定损伤的程度 | 第59-60页 |
| ·多层框架结构的损伤识别研究 | 第60-67页 |
| ·确定损伤的位置 | 第61-66页 |
| ·确定损伤的程度 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 1 本文所做的主要工作及结论 | 第68-69页 |
| 2 进一步的研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76页 |