基于BP神经网络和模态曲率法的拱桥损伤识别研究



基于BP神经网络和模态曲率法的拱桥损伤识别研究

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基于BP神经网络和模态曲率法的拱桥损伤识别研究

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-9页
第1章绪论	第9-19页
· 桥梁损伤识别研究的意义	第9-10页
· 桥梁结构损伤识别的研究概况	第10-16页
· 桥梁损伤与损伤识别	第10页
· 桥梁结构损伤识别方法	第10-16页
· 目前结构损伤检测研究中存在的问题	第16-17页
· 本文主要研究内容与方法	第17-19页
第2章人工神经网络原理及应用	第19-28页
· 人工神经网络的理论和方法	第19-23页
· 人工神经网络的概念	第19页
· 人工神经网络的发展	第19-20页
· 人工神经元模型	第20页
· 人工神经网络的基本特点与功能	第20-23页
· BP神经网络	第23-26页
· BP神经网络的概述及基本思想	第23页
· BP神经网络的结构	第23页
· BP神经网络的训练	第23-24页
· BP神经网络的局限性及改进	第24-25页
· BP神经网络的设计	第25-26页
· BP神经网络在MATLAB中的实现	第26-27页
· MATLAB软件介绍	第26页
· MATLAB神经网络工具箱介绍	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第3章基于模态曲率改变率的拱桥损伤识别	第28-44页
· 引言	第28页
· 理论分析	第28-30页
· 算例分析	第30-42页
· 计算模型	第30页
· 损伤模拟及结果分析	第30-35页
· 微小损伤下的桥梁损伤位置识别	第35-38页
· 噪声干扰下的桥梁损伤位置识别	第38-42页
· 本章结论	第42-44页
第4章基于BP神经网络的拱桥损伤识别	第44-55页
· 桥梁损伤分步识别	第44-45页
· 基于BP神经网络的损伤程度识别	第45-53页
· 基本步骤	第45页
· 损伤识别指标	第45页
· 神经网络训练样本的采集	第45-48页
· 神经网络损伤程度识别	第48-53页
· 本章结论	第53-55页
结论与展望	第55-57页
结论	第55-56页
展望	第56-57页
参考文献	第57-60页
致谢	第60-61页
附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)	第61 页

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