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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,
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。
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