| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-28页 |
| ·课题的研究背景 | 第11-20页 |
| ·课题的意义 | 第11-12页 |
| ·层合板与智能结构概述 | 第12-15页 |
| ·人工神经网络与遗传算法的发展 | 第15-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-26页 |
| ·振动主动控制的分类及发展历程 | 第20-22页 |
| ·压电层合板的振动模型理论的国内外现状 | 第22-23页 |
| ·压电智能板结构振动控制的发展与现状 | 第23-24页 |
| ·神经网络与遗传算法在结构振动控制中的研究现状 | 第24-26页 |
| ·本论文研究的目的及主要内容 | 第26-28页 |
| 第2章 压电智能板结构动力有限元方程的建立 | 第28-36页 |
| ·压电智能板结构动力有限元方程的建立 | 第28-33页 |
| ·压电层合板的横向抗弯刚度 | 第28-29页 |
| ·压电层合板的有限元模型 | 第29-33页 |
| ·压电智能板结构动力模型的计算与仿真 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 神经网络与遗传算法的理论基础 | 第36-59页 |
| ·神经网络理论基础 | 第36-46页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第36-37页 |
| ·神经网络的结构 | 第37-39页 |
| ·神经网络的学习 | 第39-41页 |
| ·神经网络的优缺点 | 第41-42页 |
| ·BP算法(误差反向传播) | 第42-46页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第46-58页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第47-57页 |
| ·模式理论 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于神经网络-遗传算法的压电智能层合板振动控制的实现 | 第59-70页 |
| ·压电层合板动力特性的辨识 | 第59-61页 |
| ·神经网络辨识器的基本原理 | 第59-61页 |
| ·神经网络的训练 | 第61页 |
| ·神经网络及遗传算法的振动结构的控制 | 第61-64页 |
| ·编码方式 | 第62页 |
| ·适应度函数 | 第62-63页 |
| ·最优保存策略与选择算子 | 第63页 |
| ·交叉操作 | 第63页 |
| ·变异操作 | 第63-64页 |
| ·压电层合板振动控制过程 | 第64页 |
| ·算例分析 | 第64-69页 |
| ·压电智能层合板结构主动减振系统的组成及工作原理 | 第64-65页 |
| ·仿真研究 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| ·今后工作的展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第79页 |