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压电梁裂缝损伤识别及持续激励振动控制研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-22页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 课题研究的背景和意义第11-12页
    1.3 结构损伤识别研究内容及国内外研究现状第12-19页
        1.3.1 结构裂缝损伤模型第12-13页
        1.3.2 基于振动的结构损伤识别第13-16页
        1.3.3 基于小波分析的结构损伤识别第16-18页
        1.3.4 基于神经网络的结构损伤识别第18-19页
        1.3.5 基于小波分析和神经网络相结合的结构损伤识别第19页
    1.4 基于加速度反馈的主动振动控制第19-20页
    1.5 本文主要内容第20-22页
第二章 压电梁结构有限元建模第22-37页
    2.1 压电智能柔性梁结构第22-26页
        2.1.1 材料基本力学性能第23-25页
        2.1.2 压电材料的力-电耦合特性第25-26页
    2.2 压电梁有限元建模第26-34页
        2.2.1 矩形板单元形函数第26-29页
        2.2.2 矩形板单元分析第29-30页
        2.2.3 压电传感输出方程第30-32页
        2.2.4 压电驱动器方程第32-33页
        2.2.5 结构整体动力学方程第33-34页
    2.3 状态空间方程的求解第34-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 压电梁裂缝损伤识别仿真第37-67页
    3.1 小波分析第37-42页
        3.1.1 小波函数第37-39页
        3.1.2 连续小波变换第39页
        3.1.3 离散小波变换第39-40页
        3.1.4 多分辨分析第40-41页
        3.1.5 小波包分析第41-42页
    3.2 结构损伤检测指标第42-46页
        3.2.1 基于小波包能量谱的损伤指标第43-45页
        3.2.2 小波函数和小波包分解层数的选择第45-46页
    3.3 神经网络损伤模式识别第46-53页
        3.3.1 人工神经网络基本原理第46-47页
        3.3.2 BP神经网络第47-51页
        3.3.3 小波神经网络第51-53页
    3.4 压电梁裂缝损伤识别仿真研究第53-66页
        3.4.1 裂缝损伤梁模型第53-55页
        3.4.2 状态空间方程求解第55-57页
        3.4.3 裂缝损伤梁振动响应第57-58页
        3.4.4 柔性梁裂缝损伤检测第58-62页
        3.4.5 柔性梁裂缝损伤模式识别第62-66页
    3.5 本章小结第66-67页
第四章 压电梁持续激励振动控制仿真第67-78页
    4.1 两端固支压电梁模型第67-71页
        4.1.1 两端固支压电梁结构第67-69页
        4.1.2 两端固支梁模态分析第69页
        4.1.3 系统状态空间方程第69-71页
    4.2 压电梁结构持续激励振动控制仿真第71-76页
        4.2.1 基于加速度反馈的比例、积分控制仿真第72-73页
        4.2.2 基于加速度反馈的滑模变结构控制仿真第73-76页
    4.3 本章小结第76-78页
第五章 压电梁裂缝损伤识别及持续激励振动控制实验第78-108页
    5.1 实验系统组成第78-81页
        5.1.1 压电柔性悬臂梁裂缝损伤识别实验系统第78-79页
        5.1.2 两端固支压电梁振动主动控制实验系统第79-81页
    5.2 实验系统硬件设计第81-85页
        5.2.1 ARM处理器第81-82页
        5.2.2 A/D转换模块第82-84页
        5.2.3 D/A转换模块第84-85页
    5.3 实验系统软件设计第85-90页
        5.3.1 ARM处理器程序设计第85-88页
        5.3.2 基于VC++6.0的上位机程序设计第88-90页
    5.4 压电梁裂缝损伤检测与识别实验第90-103页
        5.4.1 振动测试第90-99页
        5.4.2 损伤指标计算第99-101页
        5.4.3 损伤模式识别第101-103页
    5.5 压电梁持续激励振动控制实验第103-107页
    5.6 本章小结第107-108页
总结与展望第108-110页
    全文工作总结第108-109页
    今后的研究方向和展望第109-110页
参考文献第110-117页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第117-118页
致谢第118-119页
附表第119页

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