| 摘要 | 第4-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 注释表 | 第21-22页 |
| 第一章 绪论 | 第22-50页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第22-27页 |
| 1.2 结构健康监测系统 | 第27-29页 |
| 1.3 系统辨识与损伤检测 | 第29-41页 |
| 1.3.1 传统结构参数识别技术 | 第31-35页 |
| 1.3.2 结构载荷识别技术 | 第35-36页 |
| 1.3.3 输入未知条件下的结构参数识别技术 | 第36-39页 |
| 1.3.4 结构损伤检测技术 | 第39-41页 |
| 1.4 基础隔震技术 | 第41-46页 |
| 1.5 本文的主要内容与章节安排 | 第46-50页 |
| 第二章 基于自适应损伤追踪技术的广义卡尔曼滤波方法 | 第50-88页 |
| 2.1 引言 | 第50页 |
| 2.2 自适应广义卡尔曼滤波方法(AEKF) | 第50-55页 |
| 2.2.1 自适应广义卡尔曼滤波算法的实现 | 第50-52页 |
| 2.2.2 自适应损伤追踪技术的现实 | 第52-55页 |
| 2.3 数值仿真研究 | 第55-61页 |
| 2.3.1 三自由度线性结构数值仿真算例 | 第56-57页 |
| 2.3.2 三自由度非线性结构数值仿真算例 | 第57-59页 |
| 2.3.3 三自由度迟滞结构数值仿真算例 | 第59-61页 |
| 2.4 实验研究 | 第61-87页 |
| 2.4.1 橡胶隔震支座模型的建立 | 第61-70页 |
| 2.4.2 基于EKF方法的橡胶隔震结构实验研究与模型简化 | 第70-81页 |
| 2.4.3 基于AEKF方法的单层基础隔震结构实验研究 | 第81-87页 |
| 2.5 小结 | 第87-88页 |
| 第三章 基于自适应损伤追踪技术的序贯非线性最小二乘估计方法 | 第88-108页 |
| 3.1 引言 | 第88页 |
| 3.2 自适应序贯非线性最小二乘估计方法(ASNLSE) | 第88-93页 |
| 3.2.1 自适应序贯非线性最小二乘估计算法的实现 | 第88-92页 |
| 3.2.2 自适应损伤追踪技术的现实 | 第92-93页 |
| 3.3 数值仿真研究 | 第93-96页 |
| 3.3.1 三自由度线性结构数值仿真算例 | 第93-94页 |
| 3.3.2 三自由度非线性结构数值仿真算例 | 第94-95页 |
| 3.3.3 三自由度迟滞结构数值仿真算例 | 第95-96页 |
| 3.4 实验研究 | 第96-107页 |
| 3.4.1 基于SNLSE方法的橡胶隔震结构实验研究与模型简化 | 第97-104页 |
| 3.4.2 基于ASNLSE方法的单层基础隔震结构实验研究 | 第104-107页 |
| 3.5 小结 | 第107-108页 |
| 第四章 基于自适应损伤追踪技术的二次误差平方和方法 | 第108-128页 |
| 4.1 引言 | 第108页 |
| 4.2 自适应二次误差平方和方法(AQSSE) | 第108-114页 |
| 4.2.1 自适应二次误差平方和算法的实现 | 第108-112页 |
| 4.2.2 自适应损伤追踪技术的实现 | 第112-114页 |
| 4.3 数值仿真研究 | 第114-116页 |
| 4.3.1 三自由度线性结构数值仿真算例 | 第114-115页 |
| 4.3.2 三自由度非线性结构数值仿真算例 | 第115页 |
| 4.3.3 三自由度迟滞结构数值仿真算例 | 第115-116页 |
| 4.4 实验研究 | 第116-126页 |
| 4.4.1 基于QSSE方法的橡胶隔震结构实验研究与模型简化 | 第116-124页 |
| 4.4.2 基于AQSSE方法的单层基础隔震结构实验研究 | 第124-126页 |
| 4.5 小结 | 第126-128页 |
| 第五章 输入未知条件下的自适应卡尔曼滤波方法 | 第128-146页 |
| 5.1 引言 | 第128页 |
| 5.2 输入未知条件下的自适应广义卡尔曼滤波方法(AEKF-UI) | 第128-133页 |
| 5.2.1 输入未知条件下广义卡尔曼滤波算法的实现 | 第128-133页 |
| 5.2.2 自适应损伤追踪技术的实现 | 第133页 |
| 5.3 数值仿真研究 | 第133-138页 |
| 5.3.1 三自由度线性结构数值仿真算例 | 第133-135页 |
| 5.3.2 三自由度非线性结构数值仿真算例 | 第135-136页 |
| 5.3.3 三自由度迟滞结构数值仿真算例 | 第136-138页 |
| 5.4 实验研究 | 第138-144页 |
| 5.4.1 实验装置 | 第138-139页 |
| 5.4.2 三层基础隔震结构模型 | 第139页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第139-144页 |
| 5.5 小结 | 第144-146页 |
| 第六章 输入未知条件下的自适应序贯非线性最小二乘估计方法 | 第146-162页 |
| 6.1 引言 | 第146页 |
| 6.2 输入未知条件下的自适应序贯非线性最小二乘估计方法(ASNLSE-UI) | 第146-151页 |
| 6.2.1 输入未知条件下序贯非线性最小二乘估计算法的实现 | 第146-150页 |
| 6.2.2 自适应损伤追踪技术的实现 | 第150-151页 |
| 6.3 数值仿真研究 | 第151-156页 |
| 6.3.1 三自由度线性结构数值仿真算例 | 第151-153页 |
| 6.3.2 三自由度非线性结构数值仿真算例 | 第153-154页 |
| 6.3.3 三自由度迟滞结构数值仿真算例 | 第154-156页 |
| 6.4 实验研究 | 第156-160页 |
| 6.4.1 实验装置与结构模型 | 第156页 |
| 6.4.2 实验结果 | 第156-160页 |
| 6.5 小结 | 第160-162页 |
| 第七章 输入未知条件下的自适应二次误差平方和方法 | 第162-180页 |
| 7.1 引言 | 第162页 |
| 7.2 输入未知条件下的自适应二次误差平方和方法(AQSSE-UI) | 第162-170页 |
| 7.2.1 输入未知条件下二次误差平方和算法的实现 | 第162-169页 |
| 7.2.2 自适应损伤追踪技术的实现 | 第169-170页 |
| 7.3 数值仿真研究 | 第170-175页 |
| 7.3.1 三自由度线性结构数值仿真算例 | 第170-172页 |
| 7.3.2 三自由度非线性结构数值仿真算例 | 第172-173页 |
| 7.3.3 三自由度迟滞结构数值仿真算例 | 第173-175页 |
| 7.4 实验研究 | 第175-179页 |
| 7.4.1 实验装置与结构模型 | 第175页 |
| 7.4.2 实验结果 | 第175-179页 |
| 7.5 小结 | 第179-180页 |
| 第八章 总结与展望 | 第180-186页 |
| 8.1 总结 | 第180-183页 |
| 8.2 展望 | 第183-186页 |
| 参考文献 | 第186-222页 |
| 致谢 | 第222-224页 |
| 在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第224-226页 |
| 附录A 递归解(?)_(k+1|k+1)的推导 | 第226-230页 |
| 附录B 递归解(?)_(k+1)的推导 | 第230-232页 |
| 附录C 递归解(?)_(e,k+1|k+1)的推导 | 第232-234页 |
| 附录D 递归解(?)_(k+1|k+1)和(?)_(k+1|k+1)~*的推导 | 第234-236页 |
| 附录E 自适应因子矩阵∧_(k+1)的推导 | 第236-238页 |
| 附录F 递归解(?)_(k+1)和(?)_(k+1|k+1)~*的推导与Ψ_(k+1|k+1)的评估 | 第238-240页 |
| 附录G AQSSE-UI方法中递归解的推导 | 第240-242页 |
| G.1 递归解(?)_(e,k+1|k+1)的推导 | 第240-241页 |
| G.2 递归解(?)_(k+1|k+1)和(?)_(k+1|k+1)~*的推导 | 第241-242页 |
