智能结构的损伤诊断研究及其传感器优化配置

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作者:
2008-01
版次: 1
ISBN: 9787807343271
定价: 15.00
装帧: 平装
开本: 大32开
纸张: 胶版纸
页数: 157页
字数: 150千字
分类: 工程技术
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  • 《智能结构的损伤诊断研究及其传感器优化配置》介绍了智能结构的损伤诊断技术以及损伤诊断中传感器优化配置方面的研究。其主要内容包括采用模态分析与神经网络结合技术建立智能结构的多级损伤诊断的网络模型;在对传统的基于频率的结构损伤识别的机理进行阐述的基础上,理论推导了改进的损伤定位指标;分析了应变模态进行损伤定位的局限性,并提出了相应的对策,结合应变模态具有的正交性,提出了基于应变模态保证准则的应变传感器优化配置准则,并研究了采用目前发展起来的改进遗传算法对剩余的传感器的布位进行组合优化。
    《智能结构的损伤诊断研究及其传感器优化配置》可供从事结构损伤诊断领域的研究人员阅读参考,也可作为力学,土木、机械等相关专业的研究生的参考用书。 前言
    第1章绪论
    1.1智能材料结构概述
    1.2智能结构的研究现状
    1.3智能结构的研究内容
    1.4关于FBG智能复合材料结构
    1.5本书研究的目的
    1.6本书研究的主要内容

    第2章损伤诊断策略
    2.1引言
    2.2多级损伤诊断策略
    2.3神经网络技术
    2.4本章小结

    第3章损伤诊断中模态频率法与应变模态技术及其改进
    3.1引言
    3.2模态分析的基本理论
    3.3基于模态频率的损伤诊断
    3.4基于应变模态的损伤诊断
    3.5数值算例
    3.6本章小结

    第4章基于神经网络的结构损伤诊断
    4.1引言
    4.2神经网络的介绍
    4.3基于神经网络的多级损伤诊断
    4.4悬臂梁数值算例
    4.5本章小结

    第5章钢尺悬臂梁试验研究
    5.1引言
    5.2试验概况
    5.3网络识别结果
    5.4本章小结

    第6章FBG传感器的优化配置研究
    6.1引言
    6.2基于SMAC的应变传感器优化配置准则
    6.3传感器位置的初步配置
    6.4应变传感器位置优化的遗传算法
    6.5算例
    6.6本章小结

    第7章总结与展望
    7.1总结
    7.2主要创新之处
    7.3展望
    参考文献
  • 内容简介:
    《智能结构的损伤诊断研究及其传感器优化配置》介绍了智能结构的损伤诊断技术以及损伤诊断中传感器优化配置方面的研究。其主要内容包括采用模态分析与神经网络结合技术建立智能结构的多级损伤诊断的网络模型;在对传统的基于频率的结构损伤识别的机理进行阐述的基础上,理论推导了改进的损伤定位指标;分析了应变模态进行损伤定位的局限性,并提出了相应的对策,结合应变模态具有的正交性,提出了基于应变模态保证准则的应变传感器优化配置准则,并研究了采用目前发展起来的改进遗传算法对剩余的传感器的布位进行组合优化。
    《智能结构的损伤诊断研究及其传感器优化配置》可供从事结构损伤诊断领域的研究人员阅读参考,也可作为力学,土木、机械等相关专业的研究生的参考用书。
  • 目录:
    前言
    第1章绪论
    1.1智能材料结构概述
    1.2智能结构的研究现状
    1.3智能结构的研究内容
    1.4关于FBG智能复合材料结构
    1.5本书研究的目的
    1.6本书研究的主要内容

    第2章损伤诊断策略
    2.1引言
    2.2多级损伤诊断策略
    2.3神经网络技术
    2.4本章小结

    第3章损伤诊断中模态频率法与应变模态技术及其改进
    3.1引言
    3.2模态分析的基本理论
    3.3基于模态频率的损伤诊断
    3.4基于应变模态的损伤诊断
    3.5数值算例
    3.6本章小结

    第4章基于神经网络的结构损伤诊断
    4.1引言
    4.2神经网络的介绍
    4.3基于神经网络的多级损伤诊断
    4.4悬臂梁数值算例
    4.5本章小结

    第5章钢尺悬臂梁试验研究
    5.1引言
    5.2试验概况
    5.3网络识别结果
    5.4本章小结

    第6章FBG传感器的优化配置研究
    6.1引言
    6.2基于SMAC的应变传感器优化配置准则
    6.3传感器位置的初步配置
    6.4应变传感器位置优化的遗传算法
    6.5算例
    6.6本章小结

    第7章总结与展望
    7.1总结
    7.2主要创新之处
    7.3展望
    参考文献
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