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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--碳纤维增强复合材料加固含缺陷钢结构的声发射检测和损伤识别
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碳纤维增强复合材料加固含缺陷钢结构的声发射检测和损伤识别
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 选题的依据和课题的研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
    1.3 论文主要工作和结构安排第15-17页
第二章 CFRP加固缺陷钢性能研究与声发射基础第17-25页
    2.1 CFRP加固缺陷钢性能影响因素第17-21页
        2.1.1 钢材的选择第17页
        2.1.2 CFRP的选择第17-18页
        2.1.3 粘结材料的选择第18页
        2.1.4 材料表面处理第18-21页
    2.2 声发射检测技术第21-22页
        2.2.1 声发射检测原理第21页
        2.2.2 声发射检测技术特点第21-22页
    2.3 声发射信号分析处理方法第22-23页
        2.3.1 参数分析法第22-23页
        2.3.2 波形分析法第23页
    2.4 小结第23-25页
第三章 CFRP加固缺陷钢三点弯曲试验研究第25-39页
    3.1 三点弯曲损伤试验第25-27页
        3.1.1 三点弯曲实验试件第25-26页
        3.1.2 实验装备第26-27页
    3.2 三点弯曲损伤实验结果分析第27-33页
        3.2.1 四组试样力学参数和声发射参数对比第27-29页
        3.2.2 三点弯曲损伤声发射参数分析第29-33页
        3.2.3 三点弯曲损伤声发射特征参数分布统计第33页
    3.3 三点弯曲疲劳试验第33-34页
        3.3.1 三点弯曲疲劳实验试件第33-34页
        3.3.2 实验装备第34页
    3.4 三点弯曲疲劳实验结果分析第34-38页
        3.4.1 三组试样力学参数和声发射参数对比第34-35页
        3.4.2 三点弯曲疲劳声发射参数分析第35-38页
    3.5 小结第38-39页
第四章 CFRP加固缺陷钢损伤声发射信号聚类分析第39-56页
    4.1 损伤声发射信号K均值聚类分析第39-49页
        4.1.1 三点弯曲损伤信号K均值分析第41-46页
        4.1.2 三点弯曲疲劳信号K均值分析第46-49页
    4.2 损伤声发射信号SOM聚类分析第49-55页
        4.2.1 SOM聚类算法第49-50页
        4.2.2 三点弯曲损伤信号SOM聚类分析第50-52页
        4.2.3 三点弯曲疲劳损伤信号聚类结果第52-55页
    4.3 小结第55-56页
第五章 CFRP加固缺陷钢损伤状态的智能识别第56-66页
    5.1 损伤信号BP神经网络识别模型第56-58页
        5.1.1 BP神经网络基础第56-57页
        5.1.2 BP神经网络分析结果第57-58页
    5.2 损伤信号堆栈自编码(SAE)识别模型第58-62页
        5.2.1 稀疏自动编码器第58-59页
        5.2.2 损伤信号的SAE模型训练第59-62页
    5.3 损伤信号深度置信网络训练模型第62-64页
        5.3.1 深度置信网络第62-63页
        5.3.2 深度置信网络分析结果第63-64页
    5.4 三种模型学习结果比较第64页
    5.5 小结第64-66页
第六章 结论与展望第66-68页
    6.1 主要结论第66-67页
    6.2 创新点第67页
    6.3 展望第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第72-73页
致谢第73页

 
 
论文编号BS4729420,这篇论文共73
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