基于径向基神经网络的重力坝损伤识别研究

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基于径向基神经网络的重力坝损伤识别研究

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基于径向基神经网络的重力坝损伤识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
· 选题背景及意义	第10-11页
· 结构损伤识别方法的研究现状	第11-14页
· 动力指纹分析法(模态识别)	第12-13页
· 神经网络法	第13-14页
· 遗传算法	第14页
· 基于神经网络的结构损伤检测在结构工程中的应用	第14-15页
· 本文主要研究内容和创新点	第15-17页
· 主要内容	第15-16页
· 创新点	第16页
· 主要章节安排	第16-17页
· 本章小结	第17-18页
第二章基于结构动力特性的神经网络损伤检测方法	第18-32页
· 神经网络方法	第18-19页
· 神经网络用于损伤识别的基本原理	第19页
· 损伤识别的网络模型及特点	第19-23页
· BP网络	第20-21页
· 改进BP网络	第21页
· 径向基神经网络(RBF)	第21-22页
· 概率神经网络(PNN)	第22页
· 小波神经网络	第22-23页
· 结论和展望	第23页
· 基于径向基神经网络的损伤识别设计	第23-28页
· 径向基网络基本原理	第23-24页
· 径向基网络的学习算法	第24-25页
· RBF神经网络和其他神经网络的对比	第25页
· 损伤识别的RBF神经网络设计	第25-26页
· 径向基神经网络进行损伤检测的步骤	第26-27页
· 训练样本及测试样本	第27页
· 诊断结果的评价标准	第27-28页
· 影响神经网络损伤敏感性的因素	第28-30页
· 网络输入参数的选择	第28页
· 误差的影响	第28-29页
· 神经网络方法的抗噪能力	第29-30页
· 神经网络结构损伤检测方法展望	第30页
· 本章小结	第30-32页
第三章武都重力坝振动台模型试验	第32-48页
· 工程概况	第32-36页
· 研究内容	第32-33页
· 前期准备	第33-35页
· 附加质量的确定	第35-36页
· 振动台模型试验	第36-47页
· 振动台主要技术	第36-37页
· 试验加载方案	第37-39页
· 模态参数识别基本原理	第39-41页
· 模态参数识别结果	第41-47页
· 本章小结	第47-48页
第四章重力坝的损伤识别数值模拟	第48-54页
· 建立有限元模型	第48-49页
· 选择合适的输入参数	第49-50页
· 模拟损伤	第50-52页
· 数值模拟分析结果	第52-53页
· 本章小结	第53-54页
第五章损伤识别的两步诊断法	第54-62页
· 两步诊断法	第54-55页
· 数值模拟损伤识别	第55-59页
· 损伤程度识别	第56-57页
· 损伤位置识别	第57-59页
· 模型试验损伤识别	第59-61页
· 本章小结	第61-62页
第六章结论与展望	第62-64页
· 主要结论	第62-63页
· 今后工作的展望	第63-64页
附录	第64-80页
参考文献	第80-84页
作者在攻读硕士学位期间的科研成果	第84-85页
致谢	第85页

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