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宏纤维复合材料对拉索振动的主动控制理论

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-25页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 宏纤维复合材料第11-14页
        1.2.1 宏纤维复合材料简介第11-13页
        1.2.2 压电材料在主动控制中的应用第13-14页
    1.3 结构振动控制第14-20页
        1.3.1 主动控制第15-17页
        1.3.2 被动、半主动与混合控制第17-18页
        1.3.3 控制算法第18-20页
    1.4 拉索的振动及控制第20-24页
        1.4.1 拉索的振动第21-23页
        1.4.2 拉索的振动的控制第23-24页
    1.5 本文的主要工作第24-25页
第2章 宏纤维复合材料的驱动性能分析及拉索的动力学系统建模第25-42页
    2.1 宏纤维复合材料第25-32页
        2.1.1 宏纤维复合材料的本构方程第26-27页
        2.1.2 宏纤维复合材料的平面假定第27-28页
        2.1.3 宏纤维复合材料的力学性能第28-31页
        2.1.4 MFC驱动力数值计算第31-32页
    2.2 拉索的动力建模第32-39页
        2.2.1 MFC进行主动控制的总体思路第32-33页
        2.2.2 主动控制模型第33-36页
        2.2.3 系统状态空间中的主动控制模型第36-39页
    2.3 模拟仿真第39-40页
    2.4 控制效果的评判标准第40-41页
    2.5 本章小结第41-42页
第3章 模糊控制第42-57页
    3.1 模糊控制算法介绍第42-48页
        3.1.1 模糊控制的基本概念第42-45页
        3.1.2 模糊控制原理第45-48页
    3.2 模糊控制算法的模拟仿真第48-56页
        3.2.1 模糊控制器设计第48-50页
        3.2.2 自由振动第50-51页
        3.2.3 简谐集中荷载第51-55页
        3.2.4 随机荷载第55-56页
    3.3 本章小结第56-57页
第4章 线型二次最优控制第57-78页
    4.1 二次最优控制理论第57-60页
        4.1.1 二次型最优控制概念第57-58页
        4.1.2 线性二次型经典最优控制第58-60页
    4.2 单模态LQR控制的模拟仿真第60-66页
        4.2.1 逐步迭代求解最优控制力第61-62页
        4.2.2 自由振动第62-63页
        4.2.3 简谐集中荷载第63-64页
        4.2.4 随机荷载第64页
        4.2.5 单模态控制的参数分析第64-66页
    4.3 多模态LQR控制的模态仿真第66-76页
        4.3.1 自由振动第66-68页
        4.3.2 简谐集中荷载第68-72页
        4.3.3 随机荷载第72-74页
        4.3.4 多模态控制参数分析第74-76页
    4.4 本章小结第76-78页
第5章 神经网络控制第78-89页
    5.1 神经网络第78-82页
        5.1.1 神经网络相关概念第78-80页
        5.1.2 BP神经网络的基本原理第80-82页
    5.2 神经网络控制的模拟仿真第82-88页
        5.2.1 神经网络控制器设计第82-83页
        5.2.2 神经网络控制器的仿真第83-86页
        5.2.3 泛化能力研究第86-88页
    5.3 本章小结第88-89页
第6章 Bang-Bang控制第89-106页
    6.1 Bang-Bang控制理论第89-92页
        6.1.1 Bang-Bang控制基本概念第89-91页
        6.1.2 Bang-Bang控制求解第91-92页
    6.2 Bang-Bang算法的单模态控制的模拟仿真第92-94页
        6.2.1 自由振动第92-93页
        6.2.2 简谐集中荷载第93页
        6.2.3 随机荷载第93-94页
    6.3 Bang-Bang算法的多模态控制的模拟仿真第94-102页
        6.3.1 自由振动第94-95页
        6.3.2 简谐集中荷载第95-100页
        6.3.3 随机荷载第100-102页
    6.4 多级Bang-Bang算法第102-103页
    6.5 控制效率对比研究第103-105页
    6.6 本章小结第105-106页
第7章 结论与展望第106-108页
    7.1 结论第106-107页
    7.2 展望第107-108页
参考文献第108-112页
作者在攻读硕士学位期间发表和完成的论文第112页
作者在攻读硕士学位期间参与的研究课题第112-113页
致谢第113页

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