基于光纤光栅宏应变测量的受弯构件参数识别方法研究

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基于光纤光栅宏应变测量的受弯构件参数识别方法研究

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基于光纤光栅宏应变测量的受弯构件参数识别方法研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-10 页
第1章绪论	第10-23 页
· 研究背景及意义	第10-14 页
· 结构损伤检测研究与应用的现状	第14-21 页
· 传统无损检测法	第15-16 页
· 基于振动的损伤识别	第16-21 页
· 本文主要研究内容与工作	第21-23 页
第2章神经网络理论与光纤光栅原理介绍及应用	第23-39 页
· 神经网络简介	第23-28 页
· 神经网络的发展概况	第23-24 页
· 神经元模型	第24-25 页
· 神经网络的结构与类型	第25-26 页
· 神经网络学习算法	第26-28 页
· BP 神经网络	第28-31 页
· BP 神经网络结构	第28-29 页
· BP 算法介绍	第29-30 页
· BP 神经网络的局限及改进方法	第30-31 页
· 神经网络在工程结构中的应用	第31-35 页
· 光纤布拉格光栅工作原理	第35-37 页
· FBG 在健康监测系统中的应用	第37-39 页
第3章基于结构宏应变时程的直接参数识别法	第39-59 页
· 基于振动测量的神经网络方法识别结构参数	第39 页
· 宏应变概念的引入与宏应变的计算	第39-41 页
· 分布式动态宏应变基本概念	第40 页
· 梁式结构宏应变计算	第40-41 页
· 多自由度系统运动方程的状态空间表示	第41-42 页
· 基于两个神经网络的结构参数识别方法的实现	第42-45 页
· 小比例钢梁实验	第45-47 页
· 实验概况	第45-46 页
· 噪声分析	第46-47 页
· 小比例钢梁的参数以及损伤识别	第47-58 页
· 基于应变响应时程的损伤梁L_1 参数识别	第47-54 页
· 基于应变响应时程的完好梁L_2 参数识别	第54-58 页
· 识别结果评价	第58 页
· 本章小结	第58-59 页
第4章基于应变模态的损伤定位与定量方法	第59-76 页
· 宏应变频响函数（FRF）	第59-62 页
· 模态宏应变向量的建立	第62-63 页
· 损伤评价指数	第63-65 页
· 数值模拟研究	第65-67 页
· 损伤定位	第65-66 页
· 损伤定量	第66-67 页
· 宏应变模态方法的适用性讨论	第67-72 页
· 传感器布置的影响	第67-68 页
· 归一化MMS 传感器的选择	第68-69 页
· 受弯截面形式与支撑条件的影响	第69-70 页
· 损伤类型	第70-71 页
· 损伤局部化问题的进一步讨论	第71-72 页
· 试验验证与分析	第72-75 页
· 实验数据处理	第72-73 页
· 损伤识别	第73-74 页
· 损伤识别方案	第74-75 页
· 本章小结	第75-76 页
结语	第76-78 页
参考文献	第78-84 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 页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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