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基于RBF神经网络的板桩码头的损伤诊断
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基于RBF神经网络的板桩码头的损伤诊断
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-17页
　　· 码头结构损伤识别的研究意义第7-8页
　　· 结构损伤识别传统方法的研究现状第8-13页
　　　　· 外观目测和基于仪器设备的局部损伤识别方法第9页
　　　　· 基于静态测量数据的结构损伤识别方法第9-10页
　　　　· 基于动力特性的结构损伤识别方法第10-13页
　　· 结构损伤识别智能方法的研究现状第13-16页
　　　　· 损伤识别中的人工神经网络方法第13-15页
　　　　· 损伤识别中的遗传算法第15-16页
　　· 本文的主要工作内容第16-17页
第二章 RBF神经网络理论第17-30页
　　· 人工神经网络第17-22页
　　　　· 人工神经网络简介第17-18页
　　　　· 人工神经网络模型第18-19页
　　　　· 人工神经网络的分类第19-21页
　　　　· 人工神经网络的学习方式第21-22页
　　· 径向基神经网络（RBF）第22-27页
　　　　· RBF神经网络模型第23-26页
　　　　· RBF神经网络的学习算法第26-27页
　　· RBF神经网络和BP神经网络的对比第27-30页
　　　　· BP神经网络简介第27-28页
　　　　· RBF神经网络和BP神经网络的比较第28-30页
第三章 基于RBF神经网络的板桩码头的损伤识别第30-56页
　　· 板桩码头有限元模型的建立第30-36页
　　　　· 材料参数第30-31页
　　　　· 单元选择第31-32页
　　　　· 弹簧单元参数的确定第32页
　　　　· 模态分析第32-36页
　　· 板桩码头损伤识别时的几点说明第36页
　　· RBF神经网络样本的采集第36-39页
　　　　· 单损伤识别样本的采集第38页
　　　　· 双损伤识别样本的采集第38页
　　　　· 样本数据的归一化处理第38-39页
　　· RBF神经网络训练第39-45页
　　　　· 单损伤识别的网络结构第39-42页
　　　　· 双损伤识别的网络结构第42-45页
　　· 板桩码头损伤位置的识别第45-53页
　　　　· 损伤位置的判别标准第45-46页
　　　　· 损伤位置的识别效果第46-53页
　　· 板桩码头损伤程度的识别第53-54页
　　　　· 损伤程度的判别标准第53-54页
　　　　· 损伤程度的识别效果第54页
　　· 本章小结第54-56页
第四章 考虑误差时RBF神经网络损伤识别第56-62页
　　· 高斯白噪声对RBF神经网络损伤识别的影响分析第56-59页
　　　　· 高斯白噪声简介第56-57页
　　　　· 高斯白噪声对RBF神经网络损伤识别效果的影响第57-59页
　　· 板桩码头有限元模型的误差影响分析第59-61页
　　· 本章小结第61-62页
第五章 结论与展望第62-64页
　　· 主要结论第62页
　　· 研究展望第62-64页
参考文献第64-69页
发表论文和参加科研情况说明第69-70页
致谢第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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