| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 确定性动载荷识别方法 | 第10-13页 |
| 1.2.2 随机性动载荷识别方法 | 第13页 |
| 1.2.3 分布式随机动载荷识别方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 基于蒙特卡洛法和模态法的分布式随机动载荷时域识别 | 第16-34页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基本概念 | 第16-18页 |
| 2.2.1 随机过程 | 第16-17页 |
| 2.2.2 蒙特卡洛数值模拟方法 | 第17页 |
| 2.2.3 连续系统离散化方法 | 第17-18页 |
| 2.3 分布式随机动载荷识别方法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 动载荷识别过程 | 第19-20页 |
| 2.3.2 识别误差分析 | 第20-21页 |
| 2.4 仿真算例 | 第21-33页 |
| 2.4.1 算例模型 | 第21-23页 |
| 2.4.2 结构动响应分析 | 第23-25页 |
| 2.4.3 分布式随机动载荷识别方法验证 | 第25-27页 |
| 2.4.4 模态阶数对识别精度的影响 | 第27-29页 |
| 2.4.5 测点数对识别精度的影响 | 第29-31页 |
| 2.4.6 噪声对识别精度的影响 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于K-L展开和模态法的分布式随机动载荷时域识别 | 第34-45页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 K-L展开 | 第34-35页 |
| 3.3 分布式随机动载荷识别方法 | 第35-36页 |
| 3.4 仿真算例 | 第36-43页 |
| 3.4.1 算例模型 | 第36页 |
| 3.4.2 分布式随机动载荷识别方法验证 | 第36-38页 |
| 3.4.3 K-L向量截断对识别精度的影响 | 第38-40页 |
| 3.4.4 模态阶数对识别精度的影响 | 第40-41页 |
| 3.4.5 测点数对识别精度的影响 | 第41页 |
| 3.4.6 噪声对识别精度的影响 | 第41-42页 |
| 3.4.7 与蒙特卡洛法识别效率对比 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于K-L展开和有限元法的分布式随机动载荷时域识别 | 第45-56页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 切比雪夫正交多项式 | 第45-46页 |
| 4.3 分布式随机动载荷识别方法 | 第46-49页 |
| 4.4 仿真算例 | 第49-55页 |
| 4.4.1 算例模型 | 第49页 |
| 4.4.2 分布式随机动载荷识别方法验证 | 第49-51页 |
| 4.4.3 多项式阶数对识别精度的影响 | 第51-53页 |
| 4.4.4 测点数对识别精度的影响 | 第53-54页 |
| 4.4.5 噪声对识别精度的影响 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 分布式随机动载荷识别方法在高耸结构脉动风载荷识别上的应用 | 第56-66页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 风载荷基本特性与模拟方法 | 第56-59页 |
| 5.2.1 风的基本特性 | 第56-57页 |
| 5.2.2 脉动风速时程模拟方法 | 第57-59页 |
| 5.2.3 脉动风载荷计算方法 | 第59页 |
| 5.3 风电塔架结构模型及脉动风速数值模拟 | 第59-61页 |
| 5.3.1 风电塔架模型 | 第59-61页 |
| 5.3.2 脉动风速数值模拟 | 第61页 |
| 5.4 高耸结构上脉动风载荷的识别方法验证 | 第61-65页 |
| 5.4.1 基于蒙特卡洛法和模态法的识别验证 | 第62-63页 |
| 5.4.2 基于K-L展开和模态法的识别验证 | 第63-64页 |
| 5.4.3 基于K-L展开和有限元法的识别验证 | 第64-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66-67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74页 |
