基于混合遗传算法的连采机减速器实验模态参数识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·基于遗传算法的实验模态参数识别技术的发展与现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容与工作安排 | 第13-16页 |
| 第2章 齿轮箱模态分析的机理 | 第16-24页 |
| ·齿轮箱振动的机理分析 | 第16-21页 |
| ·齿轮振动的内部激励 | 第17-20页 |
| ·箱体的固有频率调制现象 | 第20页 |
| ·齿轮箱振动产生的原因与机理分析 | 第20-21页 |
| ·模态分析的基本理论 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 混合遗传算法的数学基础及模型建立 | 第24-50页 |
| ·遗传算法的几何理论 | 第24-26页 |
| ·遗传机制的几何表示 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的几何解释 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的马氏链模型 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第28-31页 |
| ·局部搜索策略——拉马克学习规则 | 第31-41页 |
| ·拉马克学习的基本理论 | 第31-32页 |
| ·拉马克学习规则的制定 | 第32-41页 |
| ·混合遗传算法的基本原理 | 第41-49页 |
| ·确定目标函数与适应度函数之间的变换模型 | 第41-43页 |
| ·选择编码方式 | 第43-45页 |
| ·随机产生初始种群方法 | 第45页 |
| ·选种和杂交方案的确定 | 第45-47页 |
| ·基因变异方案的确定 | 第47-48页 |
| ·拉马克学习规则的引入 | 第48-49页 |
| ·收敛准则的确定 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 齿轮箱实验模态试验与分析系统的构建 | 第50-60页 |
| ·实验样机的基本介绍 | 第50-51页 |
| ·实验装置 | 第51-52页 |
| ·LMS系统的结构组成 | 第51-52页 |
| ·LMS系统的功能 | 第52页 |
| ·齿轮箱实体模型的建立与简化 | 第52-53页 |
| ·实验方案的确定 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于混合遗传算法的齿轮箱实验模态分析 | 第60-70页 |
| ·齿轮箱的实验模态试验 | 第60-61页 |
| ·试验前的准备 | 第60页 |
| ·试验过程 | 第60-61页 |
| ·信号的采集 | 第61页 |
| ·信号的预处理 | 第61-63页 |
| ·齿轮箱实验模态参数识别 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 在学习期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第78页 |
