5.2.1Benchmark

…

结构损伤时刻及损伤所在楼层的判断 62

5.2.2Benchmark 结构损伤具体位置的判断.......……69
5.3BenChmark 结构损伤程度对小波识别能力的影响..……70
5.4 环境激励的噪声标准对小波识别能力的影响.....……72
5.5

……

环境激励的荷载强度对小波识别能力的影响

，.…77

5.6 本章小结...................................……81
6 章神经网络在 BenChmark 结构损伤程度识别中的应用研究.83
6.1 神经网络概述...............................……83
6.1.1 神经网络的发展........................……83
6.1.2 神经网络的工作原理....................……84
6.1.3 常用的神经网络介绍....................……87
6.2BP 神经网络................................……90
6.2.1BP 网络简介...........................……90
6.2.2BP 网络的算法.........................……91
6.2.3BP 网络存在的问题.....................……92
6.2.4BP 神经网络的改进.....................……92
6.2.5Benchmark 结构损伤程度识别的 BP 网络程序实现二 93
6.3Benchmark 结构损伤程度识别的 BP 网络构建.....……94
吉林大学博士学位论文
6.3.1Benchmark 结构损伤识别的 BP 网络特征参数选择二 95
6.3.2Benchmark 结构损伤识别的 BP 网络训练样本产生二 97
6.3.3Benchmark 结构损伤程度识别的 BP 网络隐含层节点数
的确定......................................……99
6.4Benchmark 结构损伤程度识别的 BP 网络模型的训练.…100
6.4.1Benchmark 结构损伤识别的 BP 网络模型训练误差.100
6.性.2Benchmark 结构损伤识别的 BP

…

网络参数的确定 101

6.5 基于 BP 网络的 Benchmark

…

结构损伤程度预测和分析 102

6.6 本章小结..................................……104
7 章结论与建议...............................……105
7.1 结论......................................……105
7.2 建议......................................……106

…

考文献 ，.....................................……107
谢............................................……ns
要科研成果与项目..…、....................·······……1
文摘要..............................····……八·…1
BSTRACT...........................................……3
第 1 章绪论
第 1 章
选题的依据及研究的意义
绪论
在现代油田勘探与开发过程中，石油钻井井架作为一个大型的、高耸的钢结
构，在复杂恶劣的野外服役环境中将受到地震、风灾、火灾等自然灾害的影响、
加之各种载荷的作用及疲劳效应、材料的腐蚀老化、不断地拆卸、搬运和安装等

’

各种不利因素的影响，使结构面临不同程度的损伤，从而使结构安全受到威胁〔 〕。