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线弹性结构时域动态荷载识别方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
主要符号表第18-19页
1 绪论第19-37页
    1.1 研究背景与意义第19-22页
    1.2 结构动态荷载识别技术的研究现状第22-33页
        1.2.1 频域法第22-26页
        1.2.2 时域法第26-32页
        1.2.3 智能法第32-33页
    1.3 结构动态荷载识别目前存在的问题和难点第33-34页
    1.4 本论文主要研究思路和内容第34-37页
2 动态荷载高精度求解策略研究第37-57页
    2.1 引言第37页
    2.2 方法的提出及理论推导第37-46页
        2.2.1 状态空间方程第37-39页
        2.2.2 迭代模型第39-44页
        2.2.3 稳定性分析第44-45页
        2.2.4 输入输出序列映射关系第45-46页
    2.3 Tikhonov正则化方法第46-47页
    2.4 识别流程第47页
    2.5 数值算例第47-56页
        2.5.1 单荷载识别第48-51页
        2.5.2 传感器布置影响分析第51-52页
        2.5.3 噪声影响分析第52页
        2.5.4 多荷载识别第52-53页
        2.5.5 平面桁架结构多荷载识别第53-56页
    2.6 本章小结第56-57页
3 动态荷载多尺度识别研究第57-88页
    3.1 引言第57页
    3.2 小波基函数展开法第57-64页
        3.2.1 多分辨率分析与Db小波第57-62页
        3.2.2 函数逼近第62-64页
    3.3 动力响应多尺度重构研究第64-74页
        3.3.1 多自由度系统第64-65页
        3.3.2 单自由度系统第65-70页
        3.3.3 数值算例第70-74页
    3.4 动态荷载多尺度重构研究第74-78页
        3.4.1 单自由度系统第74-75页
        3.4.2 多自由度系统第75-78页
    3.5 数值算例第78-87页
        3.5.1 荷载识别结果与分析第79-83页
        3.5.2 参数影响分析第83-87页
    3.6 本章小结第87-88页
4 动态荷载时序识别参数化分析第88-108页
    4.1 引言第88页
    4.2 输入到输出序列映射关系的建立第88-91页
    4.3 移动观测窗中的荷载识别研究第91-92页
    4.4 时序去卷积方法主要过程第92-98页
        4.4.1 误差传递分析第92-93页
        4.4.2 归一化标准差新指标第93-97页
        4.4.3 截断奇异值正则化第97页
        4.4.4 正则化使用条件第97-98页
    4.5 数值算例第98-106页
        4.5.1 荷载识别结果与分析第100-101页
        4.5.2 参数影响分析第101-105页
        4.5.3 有限带宽白噪声激励识别第105-106页
    4.6 本章小结第106-108页
5 扩展卡尔曼滤波框架下的随机地震动识别研究第108-121页
    5.1 引言第108页
    5.2 结构状态空间方程第108-109页
    5.3 非平稳地震动模拟第109-110页
    5.4 扩展卡尔曼滤波估计第110-112页
    5.5 数值算例第112-119页
        5.5.1 非平稳地震动的模拟与验证第112-116页
        5.5.2 荷载识别结果与分析第116-118页
        5.5.3 参数影响分析第118-119页
    5.6 本章小结第119-121页
6 脉冲荷载的稀疏正则化识别研究第121-136页
    6.1 引言第121页
    6.2 识别模型的建立第121-123页
        6.2.1 单自由度系统第121-122页
        6.2.2 多自由度系统第122-123页
    6.3 稀疏正则化方法第123-128页
        6.3.1 不光滑凸函数优化第124-125页
        6.3.2 快速迭代阈值缩减算法第125-126页
        6.3.3 识别流程第126-128页
    6.4 数值算例第128-135页
        6.4.1 荷载识别结果分析第129-132页
        6.4.2 参数影响分析第132-135页
    6.5 本章小结第135-136页
7 结论与展望第136-140页
    7.1 结论第136-138页
    7.2 创新点第138-139页
    7.3 展望第139-140页
参考文献第140-150页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第150-151页
致谢第151-152页
作者简介第152页

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