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基于扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别方法

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-19页
    1.1 课题来源第8页
    1.2 引言第8-9页
    1.3 损伤识别方法综述第9-15页
        1.3.1 基于仪器设备的局部损伤识别方法第9页
        1.3.2 基于静力特性的结构损伤识别方法第9-10页
        1.3.3 基于动力特性的结构损伤识别方法第10-15页
    1.4 扩展卡尔曼滤波方法研究现状及发展第15-17页
    1.5 本文研究的目的和内容安排第17-19页
第2章 基本理论第19-34页
    2.1 扩展卡尔曼滤波第19-23页
        2.1.1 卡尔曼滤波理论第19-21页
        2.1.2 扩展卡尔曼滤波理论第21-22页
        2.1.3 传统扩展卡尔曼滤波在结构健康监测的应用第22-23页
    2.2 正则化方法第23-27页
        2.2.1 反问题第23页
        2.2.2 不适定问题第23-25页
        2.2.3 Tikhonov 正则化方法第25-26页
        2.2.4 正则化参数的选取第26-27页
    2.4 有限元模型修正理论第27-32页
        2.4.1 模型修正的主要方法第28页
        2.4.2 基于灵敏度分析的模型修正过程第28-32页
    2.5 本章小结第32-34页
第3章 基于扩展卡尔曼滤波方法的结构损伤识别第34-55页
    3.1 引言第34页
    3.2 单自由度系统第34-37页
    3.3 多自由度系统第37-41页
    3.4 数值算例分析第41-54页
        3.4.1 单自由度弹簧质点系统第41-45页
        3.4.2 3 自由度弹簧质点系统第45-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第4章 基于正则化扩展卡尔曼滤波方法的结构损伤识别第55-72页
    4.1 引言第55页
    4.2 考虑 Tikhonov 正则化的扩展卡尔曼滤波算法第55-56页
    4.3 考虑模态灵敏度对损伤识别的影响第56-62页
        4.3.1 灵敏度数值分析第60-62页
    4.4 数值算例分析第62-71页
        4.4.1 模型建立第62页
        4.4.2 单一损伤识别结果第62-65页
        4.4.3 多处损伤识别结果第65-68页
        4.4.4 正则化过程对损伤识别结果的影响第68页
        4.4.5 模态灵敏度对识别结果的影响第68-69页
        4.4.6 测点数量对识别结果的影响第69-71页
    4.5 本章小结第71-72页
第5章 结论与展望第72-74页
    5.1 结论第72-73页
    5.2 展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-77页

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