结构损伤检测的智能方法

第1章 绪论

1.1 结构损伤检测的目的与意义

1.2 结构损伤检测方法综述

1.3 结构损伤检测智能方法现状

本章参考文献

第2章 基于小波变换的结构模态参数识别方法

2.1 概述

2.2 基本原理

2.3 MATLAB环境下基于小波变换结构模态参数识别的软件实现

2.4 试验验证

2.5 本章 结论

本章参考文献

第3章 基于数字图像处理技术的结构动态位移监测

3.1 引言

3.2 基于数字图像处理技术的结构动态位移监测基本原理

3.3 系统构成

3.4 试验验证与工程应用

3.5 本章 结论

本章参考文献

第4章 结构模态参数的损伤敏感性分析与损伤定位

4.1 引言

4.2 模态参数敏感性分析

4.3 基于一阶振型斜率改变的结构损伤定位

4.4 基于一阶振型斜率改变的损伤定位数值算例

4.5 本章 结论

本章参考文献

第5章 基于神经网络的结构损伤检测方法

5.1 基于神经网络的结构损伤检测基本理论

5.2 基于神经网络的结构损伤检测试验研究

5.3 本章 结论

本章参考文献

第6章 基于灰色理论的结构损伤定位

6.1 灰色系统基本理论

6.2 基于灰色相关性的损伤定位理论

6.3 数值算例

6.4 本章 结论

本章参考文献

第7章 基于改进遗传算法的结构损伤检测方法

7.1 遗传算法的基本理论

7.2 基于改进多目标遗传算法的结构损伤大小识别理论

7.3 数值算例

7.4 本章 结论

本章参考文献

第8章 基于压电阻抗的结构损伤检测方法

8.1 基于压电阻抗的结构损伤检测基本理论

8.2 基于压电阻抗的钢梁损伤检测

8.3 基于压电阻抗的钢框架螺栓松动损伤检测

8.4 本章 结论

本章参考文献 2100433B

《结构损伤检测的智能方法》是作者十余年来在结构损伤识别与健康监测方面研究成果的总结，内容包括结构损伤检测智能技术的国内外研究现状，基于小波变换的结构模态参数识别方法，基于数字摄影测量技术和图像处理技术的结构动态位移监测方法，结构测量参数对结构损伤的敏感性，基于动力特性的结构损伤识别方法，以及基于波传播理论和压电阻抗技术的土木工程结构损伤识别方法。

《结构损伤检测的智能方法》系统性强，内容丰富且属学科前沿，理论性与实用性兼顾，可作为土建类专业技术与科研人员的参考资料，以及高校教师、研究生、高年级本科生参考用书。

本书主要介绍先进的智能结构损伤诊断理论、方法与应用。内容包括绪论、结构损伤检测技术、结构损伤诊断常用理论及方法、工程结构的损伤诊断、基于知识的结构损伤诊断专家系统、专家系统在结构损伤诊断中的应用等。

序

前言

目录

1 绪论

2 结构损伤检测技术

3 结构损伤诊断常用的理论及方法

4 工程结构的损伤诊断

5 基于知识的损伤诊断专家系统

6 专家系统在结构损伤诊断中的应用

7 神经网络基本原理

8 基于神经网络的结构损伤智能诊断

参考文献 2100433B

前言

第一章 绪论

1.1 神经网络在土木工程中应用的可行性

1.1.1 神经网络的特点

1.1.2 神经网络求解土木工程问题的可行性

1.2 结构分析与初步设计

1.3 结构优化设计

1.4 结构损伤检测

1.5 神经网络在土木工程中的应用

1.5.1 结构分析与初步设计

1.5.2 结构优化设计

1.5.3 结构损伤检测

1.5.4 结构控制

1.5.5 科学决策

1.5.6 结构材料及本构关系

1.5.7 回归分析

参考文献

第二章 神经网络理论及模型

2.1 神经网络的发展史

2.2 神经网络基本原理

2.2.1 神经元模型

2.2.2 神经元传递函数

2.2.3 神经网络的学习算法

2.2.4 神经网络模型

2.2.5 神经网络的实现机制

2.3 典型神经网络模型

2.3.1 BP网络模型

2.3.2 Hopfie1d网络模型

2.3.3 回归Bp网络

2.3.4 Boltzmann机网络

2.3.5 径向基函数(RBF)网络

2.3.6 概率神经网络(PNN)

2.3.7 对偶传播(CP)神经网络

2.3.8 模糊神经网络(FNN)

2.4 BP网络模型及相关问题

2.4.1 经典BP算法

2.4.2 网络模型存在的问题及分析

2.4.3 BP网络模型的改进

参考文献

第三章 数据的前后处理

3.1 引言

3.2 数据处理的方法

3.2.1 土木工程问题的神经网络求解方法

3.2.2 数据处理的方法与步骤

3.3 数据变换处理

3.3.1 数值(连续值)变量

3.3.2 定性变量

3.3.3 区间变量

3.3.4 无序变量

3.4 特征参数的提取

3.4.1 向量扩张法

3.4.2 小波分析法

3.4.3 主成分分析法

3.4.4 神经网络方法

3.5 样本集的构造

3.6 数值算例分析

参考文献

第四章 结构分析与初步设计

4.1 神经网络在结构分析与初步设计中的应用

4.1.1 多层前馈神经网络

4.1.2 自组织神经网络

4.2 基于神经网络的结构分析

4.2.1 结构分析的理论基础

4.2.2 结构分析方法

4.2.3 悬臂梁的结构分析

4.3 基于神经网络的结构初步设计

4.3.1 初步设计的基本原理与方法

4.3.2 外包钢混凝土受压构件的设计

4.3.3 外包钢混凝土受弯构件的设计

4.3.4 钢筋混凝土梁的设计

4.3.5 钢管混凝土中的应用

4.4 小结

参考文献

第五章 结构优化设计

5.1 结构优化设计的发展与研究

5.1.1 结构优化设计理论与方法

5.1.2 基于Matlab的结构优化设计

5.1.3 神经网络在结构优化设计中的应用

5.2 基于神经网络的结构优化设计

5.2.1 基本原理

5.2.2 优化算法

5.2.3 桁架结构优化设计

5.3 基于遗传算法的结构优化设计

5.3.1 遗传算法

5.3.2 结构优化设计原理与方法

5.3.3 数值算例

5.3.4 结构优化设计评述

5.4 结构智能优化设计

5.4.1 结构智能优化设计概念

5.4.2 基本原理

参考文献

第六章 结构损伤检测

6.1 结构损伤检测的发展与研究

6.1.1 基于振动的损伤检测

6.1.2 其他无损伤检测

6.1.3 无损伤与有损伤相结合的检测

6.2 基于神经网络的结构损伤检测

6.2.1 基本原理与方法

6.2.2 神经网络在结构损伤检测中的应用

6.2.3 简要评述

6.3 基于神经网络的多级结构损伤检测技术

6.3.1 面向损伤检测的有限元模型

6.3.2 异常检测

6.3.3 损伤类型检测

6.3.4 损伤定位

6.3.5 损伤程度评估

6.4 大跨悬索桥结构的损伤检测及定位

6.4.1 引言

6.4.2 大跨悬索桥损伤定位的PNN模型

6.4.3 损伤定位结果与讨论

6.4.4 相对重要性与特征向量简化

6.4.5 不同网络性能比较

6.5 大跨斜拉桥的损伤检测

6.5.1 斜拉桥的异常检测

6.5.2 斜拉桥的损伤定位

6.5.3 斜拉桥的损伤程度评估

6.6 Benchmark结构的损伤检测与评估

6.6.1 问题的提出

6.6.2 Benchmark结构

6.6.3 数值模型

6.6.4 模式损伤样本的产生

6.6.5 损伤定位

6.6.6 损伤程度评估

参考文献2100433B