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基于强跟踪无迹卡尔曼滤波的结构时变参数识别

摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 结构健康监测研究现状第11-12页
    1.3 工程结构参数识别研究现状第12-17页
        1.3.1 工程结构线性时不变参数识别研究现状第12-14页
        1.3.2 工程结构线性时变参数识别研究现状第14-15页
        1.3.3 工程结构非线性时变参数识别研究现状第15-17页
    1.4 本文主要研究内容第17-18页
第2章 无迹卡尔曼滤波第18-25页
    2.1 引言第18-19页
    2.2 无迹卡尔曼滤波第19-22页
        2.2.1 无迹卡尔曼滤波算法第19-21页
        2.2.2 无迹卡尔曼滤波在结构参数识别中的应用第21-22页
    2.3 基于UKF的结构参数识别数值仿真第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 基于强跟踪无迹卡尔曼滤波的结构参数识别第25-53页
    3.1 引言第25-26页
    3.2 强跟踪无迹卡尔曼滤波算法第26-31页
        3.2.1 强跟踪滤波器第26-29页
        3.2.2 强跟踪无迹卡尔曼滤波算法第29-31页
    3.3 基于STUKF的结构参数识别数值仿真第31-52页
        3.3.1 两自由度线性结构数值仿真第31-35页
        3.3.2 五自由度线性结构数值仿真第35-41页
        3.3.3 单自由度迟滞非线性结构数值仿真第41-44页
        3.3.4 三自由度迟滞非线性结构数值仿真第44-48页
        3.3.5 四自由度迟滞非线性结构数值仿真第48-52页
    3.4 本章小结第52-53页
第4章 基于STUKF的结构时变参数识别试验验证第53-60页
    4.1 引言第53页
    4.2 时变质量框架模型试验第53-59页
        4.2.1 试验设备和试验模型简介第53-54页
        4.2.2 试验过程介绍第54-55页
        4.2.3 试验结果分析第55-59页
    4.3 本章小结第59-60页
结论与展望第60-62页
    结论第60-61页
    展望第61-62页
参考文献第62-70页
致谢第70-71页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第71-72页
附录B 攻读学位期间参与的科研项目第72页

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