| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 图表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-26页 |
| 1．1 大跨径桥梁结构健康监测的必要性 | 第13-14页 |
| 1．2 大跨桥梁健康监测系统 | 第14-21页 |
| 1．2．1 桥梁结构健康监测的意义和目的 | 第14页 |
| 1．2．2 传统检测方法及其缺陷 | 第14-15页 |
| 1．2．3 健康监测系统概述 | 第15-18页 |
| 1．2．4 大跨桥梁结构健康监测分类及内容 | 第18-20页 |
| 1．2．5 桥梁结构损伤诊断方法 | 第20-21页 |
| 1．3 国内外桥梁结构健康监测的现状和发展 | 第21-24页 |
| 1．4 桥梁结构健康监测已取得的成果及存在的问题 | 第24-25页 |
| 1．5 本论文的研究内容 | 第25-26页 |
| 第2章 大跨桥梁健康监测光纤传感技术 | 第26-40页 |
| 2．1 引言 | 第26页 |
| 2．2 传统电测法概述 | 第26-27页 |
| 2．3 光纤传感技术 | 第27-39页 |
| 2．3．1 光纤传感器概述 | 第27-28页 |
| 2．3．2 桥梁裂缝监测中光纤传感器 | 第28-31页 |
| 2．3．3 桥梁应变监测的光纤传感器的分类及基本原理 | 第31-37页 |
| 2．3．4 光纤传感器在桥梁健康监测中的应用 | 第37-39页 |
| 2．4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 光纤传感器用于桥梁台后结构监测试验研究 | 第40-54页 |
| 3．1 试验目的及意义 | 第40页 |
| 3．2 试验内容概述 | 第40-50页 |
| 3．2．1 试验用光纤传感器介绍 | 第40-42页 |
| 3．2．2 光纤传感器的标定试验 | 第42-45页 |
| 3．2．3 试验模型概述 | 第45-50页 |
| 3．3 试验结果及分析 | 第50-52页 |
| 3．4 小结 | 第52-54页 |
| 第4章 神经网络在结构损伤诊断中的应用 | 第54-79页 |
| 4．1 神经网络简介 | 第54-57页 |
| 4．1．1 神经网络的发展历程 | 第54页 |
| 4．1．2 神经网络三要素 | 第54-57页 |
| 4．2 BP 神经网络及其应用研究 | 第57-61页 |
| 4．2．1 BP 神经网络介绍 | 第57页 |
| 4．2．2 BP 神经网络模型 | 第57-58页 |
| 4．2．3 BP 算法 | 第58-60页 |
| 4．2．4 BP 算法存在的问题及改进方法 | 第60-61页 |
| 4．3 神经网络在结构损伤识别(诊断)中的应用 | 第61-62页 |
| 4．4 无缝桥台后结构的仿真和试验损伤识别 | 第62-77页 |
| 4．4．1 损伤标识量的构造 | 第62-63页 |
| 4．4．2 静态神经网络的设计及损伤诊断结果 | 第63-71页 |
| 4．4．3 动态神经网络的设计及损伤诊断结果 | 第71-77页 |
| 4．5 小结 | 第77-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第85-86页 |
| 附录B (静态BP 神经网络的训练样本) | 第86-89页 |
| 附录C (动态BP 神经网络的训练样本) | 第89-94页 |