| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-23页 |
| ·关于传感器布置技术 | 第17-20页 |
| ·关于损伤识别方法 | 第20-23页 |
| ·课题的提出 | 第23页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第23-25页 |
| 第二章 基本算法 | 第25-54页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·粒子群算法 | 第25-31页 |
| ·粒子群算法的起源 | 第25-26页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第26-28页 |
| ·粒子群算法的参数设置及流程 | 第28-29页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第29-31页 |
| ·Levenberg-Marquardt算法 | 第31-44页 |
| ·传统BP神经网络 | 第31-34页 |
| ·改进BP神经网络算法（Levenberg-Marquardt算法） | 第34-44页 |
| ·面向损伤识别的传感器优化布置方法的实现 | 第44-52页 |
| ·基于粒子群算法的传感器优化布置方法的实现 | 第44-51页 |
| ·基于Levenberg-Marquardt算法的损伤识别方法实现 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 基于试验模型进行传感器优化布置 | 第54-71页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·试验简介 | 第54-62页 |
| ·试验目的 | 第54页 |
| ·试验仪器 | 第54-56页 |
| ·试验模型 | 第56-59页 |
| ·损伤工况 | 第59页 |
| ·试验内容 | 第59-62页 |
| ·有限元建模 | 第62-63页 |
| ·模型可靠性验证 | 第63-65页 |
| ·加速度传感器优化布置 | 第65-69页 |
| ·加速度传感器布置位置分析 | 第65-67页 |
| ·粒子群算法收敛性分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第四章 基于损伤识别结果的精度验证传感器优化布置方法的有效性 | 第71-91页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·基于传感器优化布点方案的损伤识别 | 第71-85页 |
| ·传感器优化布置位置 | 第71-72页 |
| ·损伤识别结果分析 | 第72-85页 |
| ·基于其他传感器布点方案的损伤识别 | 第85-89页 |
| ·传感器布置位置的影响 | 第85-87页 |
| ·传感器数目的影响 | 第87-88页 |
| ·应力最大的节点处布置传感器 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第五章 结论与展望 | 第91-93页 |
| ·结论 | 第91-92页 |
| ·展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-98页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99页 |
