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引 言
1绪论
1.1概述
1.2现有的损伤诊断技术
1.2.1结构损伤检测的内容
1.2.2结构损伤检测方法分类
1.3基于神经网络的结构破损诊断的研究现状
1.3.1结构破损诊断的定义
2神经网络的基本理论及模型
2.1人工神经网络简介
2.2人工神经网络的发展史
2.3人工神经网络模型
2.3.1人脑神经系统
2.3.2人工神经元的数学模型
2.3.3人工神经网络的构成
2.3.4人工神经网络的类型
2.4 BP神经网络
2.4.1 BP算法简介
2.4.2典型BP网络的学习原理及训练过程
2.4.2 BP网络的学习训练流程
2.4.3 BP网络的优缺点
2.5其他神经网络模型简介
2.6神经网络与其他理论方法的结合
2.6.1神经网络与演化计算
2.6.2专家系统与神经网络
2.6.3神经网络与模糊理论
2.7本章小结
3 BP神经网络优化设计
3.1引言
3.2通常的改进措施
3.2.1附加动量法
3.2.2学习率自适应法
3.2.3 Levenburg-Marquardt算法
3.2.4优化网络结构
3.2.5优化初始值
3.3基于遗传算法的BP网络优化设计
3.3.1遗传算法简介
3.3.2遗传算法的基本原理
3.3.3遗传算法的工作流程
3.4本章小结
4基于遗传神经网络的结构破损诊断
4.1引言
4.2基本原理
4.3 工作流程
4.4破损指标的选择
4.4.1定位指标
4.4.2程度指标
4.5数值仿真
4.5.1悬臂梁模型
4.5.2刚架模型
4.5.3 UBC Benchmark模型
4.6本章小结
5结论与展望
5.1结论
5.2展望
参考文献
致谢
作者简介及读研期间主要科研成果