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摘要

英文摘要

目錄

第一章緒論

1．1研究背景與意義

1．2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析

1．3本文主要研究內(nèi)容

1．4論文組織結(jié)構(gòu)

第二章基于動(dòng)態(tài)閾值的結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)異常點(diǎn)處理

2．1引言

2．2結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)的異常點(diǎn)監(jiān)測(cè)

2．2．1基于指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法算法的感知數(shù)據(jù)擬合

2．2．2時(shí)序動(dòng)態(tài)閾值的確立

2．3結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)的異常值填補(bǔ)

2．4異常點(diǎn)處理流程

2．5本章小結(jié)

第三章基于信息增益率的結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)特征選擇

3．2結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)感知數(shù)據(jù)領(lǐng)域特性分析

3．3特征選擇方法概述

3．4基于信息增益率的結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)特征選擇

3．4．1結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)特征選擇方法

3．4．2結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)離散化預(yù)處理方法

3．4．3基于信息增益率的結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)特征選擇整體計(jì)算流程

3．5本章小結(jié)

第四章基于Bi-Directional LSTM模型的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別

4．1引言

4．2．2 Long-Short Term Memory

4．2．3 Bi-Directional LSTM

4．3基于Bi-Directional LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別算法

4．3．1結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別模型輸入數(shù)據(jù)變換

4．3．3模型訓(xùn)練優(yōu)化算法概述

4．4本章小結(jié)

第五章實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與方法評(píng)估

5．2．1 Bookshelf數(shù)據(jù)集介紹

5．2．2 Spring Beam數(shù)據(jù)集介紹及統(tǒng)計(jì)分析

5．2．3實(shí)驗(yàn)對(duì)比算法設(shè)計(jì)

5．2．4評(píng)價(jià)指標(biāo)概述

5．2．5實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

5．3 Bookshelf數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果

5．3．1 Bookshelf數(shù)據(jù)集異常點(diǎn)監(jiān)測(cè)

5．3．2 Bookshelf特征提取

5．3．3 Bookshelf損傷識(shí)別

5．3．4 Bookshelf結(jié)果對(duì)比及評(píng)價(jià)

5．4 Spring Beam數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果

5．4．2 Spring Beam特征提取階段

5．4．3 Spring Beam損傷識(shí)別

5．4．4 Spring Beam結(jié)果對(duì)比及評(píng)價(jià)

5．5本章小結(jié)

第六章結(jié)論與展望

6．1主要結(jié)論

6．2工作展望

后記

參考文獻(xiàn)

攻讀碩士期間發(fā)表的論文及專利情況

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網(wǎng)址: 基于深度雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別算法研究 http://m.u1s5d6.cn/newsview1227431.html