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基于提升格式小波包变换和神经网络机翼盒段多损伤检测研究
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基于提升格式小波包变换和神经网络机翼盒段多损伤检测研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-18页
· 结构损伤检测的研究背景
第9页
· 结构损伤检测概述
第9-12页
· 结构损伤检测的基本方法
第9-11页
· 结构损伤检测技术的发展趋势
第11-12页
· 国内外飞行器结构健康监控的研究现状
第12-14页
· 小波分析在结构健康监测中的应用和发展
第14-15页
· 论文课题来源和主要内容
第15-18页
· 论文的课题来源
第15-16页
· 论文的主要研究内容
第16-18页
第二章 提升格式小波分析
第18-29页
· 前言
第18页
· 提升格式基本原理
第18-19页
· 提升格式小波构造
第19-24页
· 基于Lagrange 插值构造小波
第20-21页
· 基于其他方法构造小波
第21-22页
· 小波构造边界处理方法及其对比
第22-24页
· 提升格式小波包变换
第24-28页
· 小波包变换算法
第24-25页
· 小波包能量
第25页
· 仿真信号分析
第25-28页
· 小波消噪原理
第28页
· 本章小结
第28-29页
第三章 结构损伤检测模型及其理论分析
第29-40页
· 结构损伤检测的动力学原理
第29-30页
· 复合材料结构的损伤机理
第30-33页
· 复合材料损伤类型
第30页
· 复合材料损伤弹性系数计算
第30-33页
· 基于压电陶瓷的结构检测技术
第33-36页
· 压电效应
第34页
· 压电方程
第34-36页
· 损伤检测有限元模型
第36-39页
· 复合材料单元选择
第37-38页
· 压电片单元选择
第38页
· 机翼盒段有限元模型
第38-39页
· 本章小结
第39-40页
第四章 基于提升小波包能量的损伤特征量研究
第40-49页
· 前言
第40页
· 小波包能量特征提取方案
第40-41页
· 机翼盒段蒙皮裂纹损伤特征提取
第41-48页
· 本章小结
第48-49页
第五章 基于特征融合和神经网络的损伤识别技术
第49-59页
· 神经网络
第49-51页
· BP 神经网络
第49-50页
· BP 网络的设计原则
第50-51页
· 多传感器数据融合
第51-53页
· 多传感器数据融合的基本原理
第52页
· 多传感器数据融合层次
第52-53页
· 基于特征融合和神经网络的损伤检测技术
第53-54页
· 机翼盒段多损伤检测算例
第54-58页
· 单传感器多损伤识别
第54-56页
· 多传感器多损伤识别
第56-58页
· 本章小结
第58-59页
第六章 总结与展望
第59-61页
· 论文工作总结
第59页
· 展望
第59-61页
参考文献
第61-65页
致谢
第65-66页
附录一 构造尺度函数和小波函数程序代码
第66-68页
附录二 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目
第68 页
本篇论文共
68
页,
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