混凝土结构损伤识别智能化方法研究

摘要

该文从神经网络与遗传算法的结合出发,研究结构损伤智能识别技术,具有较强的工程背景和实际应用价值.论文以混凝土结构损伤的智能识别问题为研究对象,论述了结构损伤识别研究的现状及发展趋势,并从与遗传算法结合的角度研究了结构损伤智能识别方法.上述内容的研究表明:基于BP神经网络与遗传算法的结构损伤识别系统的识别效果较好,收敛速度较快;针对单处、二处、三处损伤梁结构,以及单处损伤板结构的损伤识别效果较好,同时也表明,基于神经网络与遗传算法的结构损伤识别方法是解决混凝土结构损伤识别问题的较为有效的途径之一,具有较大的工程应用价值和进一步深入研究的意义.

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1研究课题的提出

1.2课题研究的现状

1.3研究课题的基本思路

第2章向神经网络与遗传算法的基本理论

2.1神经网络的定义和特性

2.2神经网络的工作机制

2.3神经网络的基本模型

2.4BP前向神经网络模型

2.4.1BP网络的结构模型

2.4.2BP网络的学习算法

2.5遗传算法

2.5.1遗传算法概述

2.5.2遗传算法与神经网络结合的优点

第3章基于神经网络的结构损伤识别研究

3.1结构损伤识别与结构的损伤辨识

3.2基于神经网络的结构损伤辨识的研究思路

3.3单处损伤梁结构损伤位置及程度的识别

第4章基于遗传算法和神经网络结合的结构损伤识别研究

4.1遗传算法用于前向神经网络的权值学习

4.2遗传算法用于前向神经网络的结构优化

4.3遗传算法的改进策略和混合遗传算法

4.4遗传算法与神经网络结合在单处梁损伤辨识中的应用

4.5遗传算法与神经网络结合在单处板损伤辨识中的应用

4.6遗传算法与神经网络结合在二处梁损伤辨识中的应用

4.7遗传算法与神经网络结合在三处梁损伤辨识中的应用

4.8遗传算法与神经网络结合的效果总结

第5章基于神经网络与遗传算法的结构损伤辨识系统的实现

5.1神经网络模型的Java描述

5.2遗传算法模型的Java描述

5.3结构损伤识别系统

5.3.1功能模块的划分

5.3.2处理流程

第6章总结与展望

6.1全文总结

6.2展望

参考文献

硕士在学期间发表的论文及出版物

致谢