***章几种主要的计算智能方法概论
1.1模糊理论
1.1.1模糊集合论基础知识
1.1.2模糊关系
1.1.3模糊推理
1.2基本遗传算法
1.2.1遗传算法的运算流程
1.2.2遗传算法的编码
1.2.3适应度函数
1.2.4GA的遗传操作
1.2.5遗传算法的控制参数
1.2.6约束条件的处理方法
1.3遗传规划算法
1.3.1函数的构成及表示
1.3.2初始群体的生成
1.3.3GP的遗传操作
1.3.4抑制规模炸
1.3.5GP的控制参数
1.3.6遗传规划算法流程
1.4计算智能与结构健康监测
第2章FBG轴向非均匀应变分布重构
2.1反射谱的计算方法
2.1.1非均匀Bragg光栅耦合模方程的龙格库塔解
2.1.2非均匀FBG的T矩阵法分析
2.1.3改进的传输矩阵法
2.2非均匀应变分布重构问题描述与求解思路
2.3混沌遗传算法
2.3.1混沌优化
2.3.2混沌遗传优化算法的构建
2.4基于混沌遗传算法的非均匀应变分布重构研究
2.4.1反射光谱采样
2.4.2混沌比例选择
2.4.3遗传算法参数设定
2.4.4重构精度指标定义
2.4.5应变分布重构的算例与结果分析
2.5应变重构精度的影响因素分析
2.5.1遗传代数对应变重构精度的影响
2.5.2谱宽对应变重构精度的影响
2.5.3谱采样间隔对应变重构精度的影响
2.6基于样条插值的非均匀应变分布重构研究
2.7基于遗传规划的非均匀应变分布重构算法
2.7.1非均匀应变分布GP重构算法流程
2.7.2遗传规划算法参数的设定
2.7.3非均匀应变分布重构仿真分析
2.7.4GP与现有方法应变分布重构仿真效果的对比
2.8基于支持向量回归的反射光谱去噪及应变分布重构精度研究
2.8.1反射光谱测量噪声对重构精度的影响
2.8.2用于反射光谱非线性回归的支持向量机
2.8.3反射光谱降噪回归
2.8.4基于支持向量回归反射光谱的应变分布重构算例分析
2.9非均匀应变分布重构的实验验证
第3章结构载荷识别
3.1压电智能结构集聚电荷计算
3.2RBF神经网络在复合材料层合板、壳载荷识别中的应用，
3.2.1RBF神经网络训练学习算法
3.2.2RBF神经网络样本数据的获取
3.2.3RBF神经网络载荷识别算例
3.3基于混合编码遗传算法和有限分析的压电结构载荷识别
3.3.1用于结构载荷识别的适应度函数
3.3.2混合编码遗传算法的编码方式
3.3.3个体适应度的检测评估
3.3.4混合编码遗传算法的遗传操作
3.3.5载荷识别算法的流程设计
3.3.6数值仿真算例
3.4结构任意位置处的载荷识别
3.4.1受载单判别法
3.4.2结构任意位置处载荷识别的浮点数编码方法
3.4.3结构任意位置处载荷识别的算法流程
3.4.4结构任意位置处载荷识别的仿真算例
3.5结构动载荷识别的算法研究
3.5.1有限法进行动载荷识别的基本理论
3.5.2动载荷识别的基本步骤与仿真算例
第4章复合材料结构脱层损伤监测
4.1基于混合递阶遗传RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测
4.1.1递阶遗传算法
4.1.2混合递阶遗传算法优化神经网络
4.1.3混合递阶遗传算法设计
4.1.4网络训练及损伤识别
4.2基于遗传模糊RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测
4.2.1遗传模糊RBF神经网络结构
4.2.2遗传模糊RBF神经网络的算法设计
4.2.3基于遗传模糊RBF神经网络的复合材料脱层损伤网络识别结果及分析
4.3基于模糊逻辑的结构损伤监测
4.3.1复合材料脱层损伤特征参数
4.3.2基于模糊推理的损伤监测系统的建立
4.3.3复合材料柔性梁脱层损伤识别
4.4基于遗传模糊系统的结构损伤监测
4.4.1遗传模糊系统简要介绍
4.4.2遗传模糊系统的优化流程
4.4.3仿真算例分析与结果
第5章结构多损伤监测
5.1基于遗传算法和拓扑优化的结构多孔洞损伤监测
5.1.1孔洞损伤识别的拓扑优化公式
5.1.2多孔洞损伤识别中的遗传算法设计
5.1.3基于遗传算法和拓扑优化的多损伤识别研究实例仿真
5.2梁结构多开口裂纹损伤监测
5.2.1梁结构多开口裂纹损伤有限模型
5.2.2基于遗传算法和拓扑优化的梁结构开口裂纹多损伤监测方法
5.2.3遗传算法改进策略与各种参数选择实例结果
5.3基于递阶遗传算法的梁、板结构多损伤识别研究
5.3.1针对悬臂梁多损伤监测的递阶编码
5.3.2递阶遗传算法步骤与操作算子特点
5.3.3基于递阶编码方法的悬臂梁多开口裂纹损伤监测仿真
5.3.4递阶遗传算法对于二维板结构多损伤参数识别
5.3.5多损伤板模型与损伤识别结果
附录任意四边形受载单受载点的等参坐标计算
参考文献
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