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基于小波神经网络的振动结构损伤诊断

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基于小波神经网络的振动结构损伤诊断
论文目录
 
第一章 绪论第1-19 页
  · 引言第6-7 页
  · 结构损伤检测的发展与研究第7-12 页
  · 基于振动响应的损伤诊断技术评述第12-17 页
  · 问题的提出和本文主要研究内容第17-19 页
第二章 小波和小波包分析的基本理论第19-28 页
  · 引言第19-20 页
  · 小波分析基础第20-26 页
  · 小波包分析第26-28 页
第三章 基于小波分析的损伤诊断第28-43 页
  · 小波分析在损伤诊断领域的适用性第28 页
  · 小波分析用于损伤识别的动力系统模型分析第28-30 页
  · 小波分析在结构损伤诊断中的应用第30-31 页
  · 小波变换在振动信号分析中的典型应用第31-41 页
  · 小波分析与其他方法联合应用第41-42 页
  · 本章小结第42-43 页
第四章 基于人工神经网络的损伤诊断第43-57 页
  · 人工神经网络概述第43-47 页
  · BP神经网络及BP算法第47-53 页
  · 基于神经网络的结构损伤识别第53-57 页
第五章 小波包分析与神经网络的联合应用及实现第57-65 页
  · 小波分析与神经网络联合应用的依据第57 页
  · 小波分析与神经网络的结合途径第57-58 页
  · 基于能量原理的损伤诊断方法第58-61 页
  · 神经网络结构和小波包分解形式的确定第61-64 页
  · 本章小结第64-65 页
第六章 基于小波神经网络的振动结构损伤诊断实例第65-87 页
  · 小波神经网络的构造第65-66 页
  · 基于小波包分析的输入层特征向量提取第66-69 页
  · BP神经网络输入和输出设计第69-70 页
  · BP神经网络在MATLAB中的实现第70-73 页
  · 利用BP神经网络进行结构的损伤诊断第73-86 页
  · 本章小结第86-87 页
结论和展望第87-89 页
参考文献第89-94 页
致谢第94-95 页
个人简历第95页

本篇论文共95页,点击这进入下载页面
 
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