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变形结构的损伤识别方法研究
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变形结构的损伤识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-23页
　　　　1.1 研究背景及意义第13-14页
　　　　1.2 国内外发展现状第14-20页
　　　　　　　　1.2.1 基于动力学特性的结构损伤识别方法第14-15页
　　　　　　　　1.2.2 频域辨识法第15-17页
　　　　　　　　1.2.3 时域辨识法第17-18页
　　　　　　　　1.2.4 时频辨识法第18-19页
　　　　　　　　1.2.5 智能辨识方法第19-20页
　　　　1.3 研究内容第20-21页
　　　　1.4 本文的内容安排第21-23页
第二章 EMD分解与希尔伯特变换结合的参数辨识第23-29页
　　　　2.1 EMD分解第23页
　　　　2.2 EMD分解流程第23-24页
　　　　2.3 产生虚假IMF分量第24-25页
　　　　2.4 利用Hilbert变换进行参数辨识第25-28页
　　　　　　　　2.4.1 Hilbert变换原理第25-26页
　　　　　　　　2.4.2 Hilbert变换参数辨识第26-28页
　　　　2.5 本章小结第28-29页
第三章 EMD分解与智能算法结合的参数辨识第29-40页
　　　　3.1 粒子群算法简介第29-35页
　　　　　　　　3.1.1 粒子群算法思想起源第29-30页
　　　　　　　　3.1.2 粒子群算法的基本原理第30页
　　　　　　　　3.1.3 粒子群算法的计算模型第30-32页
　　　　　　　　3.1.4 粒子群算法参数选择第32-33页
　　　　　　　　3.1.5 收敛行为分析第33-35页
　　　　3.2 标准粒子优化算法第35-36页
　　　　3.3 遗传粒子群混合算法(GAPSO)第36-38页
　　　　　　　　3.3.1 交叉算子第36-37页
　　　　　　　　3.3.2 变异算子第37页
　　　　　　　　3.3.3 遗传粒子群混合算法描述第37-38页
　　　　3.4 广泛学习粒子群算法(CLPSO)第38-39页
　　　　3.5 EMD分解结合智能算法用于时变系统参数辨识第39页
　　　　3.6 本章小结第39-40页
第四章 数值仿真第40-45页
　　　　4.1 线性渐变系统第40-42页
　　　　　　　　4.1.1 仿真模型第40页
　　　　　　　　4.1.2 原始信号的EMD分解第40-41页
　　　　　　　　4.1.3 利用希尔伯特变换识别各阶频率第41页
　　　　　　　　4.1.4 利用智能算法识别各阶频率第41-42页
　　　　4.2 突变系统辨识第42-44页
　　　　　　　　4.2.1 仿真模型第42页
　　　　　　　　4.2.2 原始信号的EMD分解第42-43页
　　　　　　　　4.2.3 利用希尔伯特变换识别各阶频率第43页
　　　　　　　　4.2.4 利用智能算法识别各阶频率第43-44页
　　　　4.3 本章小结第44-45页
第五章 矢量喷口结构模拟分析第45-60页
　　　　5.1 模型简介第45-46页
　　　　5.2 基于曲率模态的损伤识别方法第46页
　　　　5.3 基于曲率模态的结构损伤模拟分析第46-52页
　　　　5.4 结构谐响应分析及频率辨识第52-58页
　　　　5.5 本章小结第58-60页
第六章 矢量喷口结构损伤实验第60-72页
　　　　6.1 实验介绍第60-62页
　　　　6.2 实验信号采集与模态频率辨识第62-71页
　　　　　　　　6.2.1 希尔伯特模态频率辨识第68-69页
　　　　　　　　6.2.2 智能算法模态频率辨识第69-71页
　　　　6.3 本章小结第71-72页
第七章 总结第72-74页
　　　　7.1 论文研究工作总结第72-73页
　　　　7.2 成果和展望第73-74页
参考文献第74-77页
致谢第77页

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