摘要 | 第4-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第14-27页 |
1.1 课题来源及研究背景与目的 | 第14-16页 |
1.2 本论文相关问题的研究现状 | 第16-24页 |
1.2.1 未知力下卡尔曼滤波方法的研究现状 | 第16-17页 |
1.2.2 结构动位移识别的研究现状 | 第17-19页 |
1.2.3 风荷载识别的研究现状 | 第19-20页 |
1.2.4 结构识别与分散控制一体化的研究现状 | 第20-24页 |
1.2.4.1 结构分散控制的研究现状 | 第20-22页 |
1.2.4.2 结构识别与振动控制一体化的研究现状 | 第22-24页 |
1.3 本论文的研究内容及技术路线 | 第24-27页 |
1.3.1 本论文的研究内容 | 第24-25页 |
1.3.2 本论文的技术路线 | 第25-27页 |
第二章 基于数据融合的未知力下的卡尔曼滤波方法 | 第27-55页 |
2.1 引言 | 第27-28页 |
2.2 基于数据融合的不观测激励处响应的线性离散系统的状态和输入估计方法 | 第28-39页 |
2.2.1 方法提出 | 第28-31页 |
2.2.2 数值算例分析 | 第31-39页 |
2.2.3.1 白噪声作用下的剪切框架的数值算例 | 第32-35页 |
2.2.3.2 白噪声作用下的桁架的数值算例 | 第35-39页 |
2.3 基于数据融合的不观测激励处响应的连续系统的状态和输入估计方法 | 第39-53页 |
2.3.1 方法提出 | 第39-43页 |
2.3.2 数值算例验证 | 第43-53页 |
2.3.2.1 二十层剪切框架的激励识别问题 | 第44-49页 |
2.3.2.2 两层平面框架模型数值算例 | 第49-53页 |
2.4 本章小结 | 第53-55页 |
第三章 基于多频率数据融合的动态位移及加速度偏差识别 | 第55-71页 |
3.1 引言 | 第55-57页 |
3.2 方法提出 | 第57-60页 |
3.3 数值算例验证 | 第60-69页 |
3.4 本章小结 | 第69-71页 |
第四章 基于未知力下模态卡尔曼滤波方法的风荷载识别 | 第71-88页 |
4.1 引言 | 第71-72页 |
4.2 风荷载的模拟 | 第72-77页 |
4.2.1 风的基本特性 | 第72-74页 |
4.2.2 谐波叠加法 | 第74-76页 |
4.2.3 风荷载模拟流程 | 第76-77页 |
4.3 分布荷载识别方法 | 第77-78页 |
4.4 未知力下的模态卡尔曼滤波方法 | 第78-82页 |
4.5 数值算例验证 | 第82-87页 |
4.5.1 悬臂梁及风荷载的参数选取 | 第82-83页 |
4.5.2 风荷载重建结果 | 第83-87页 |
4.6 本章小结 | 第87-88页 |
第五章 基于广义扩展卡尔曼滤波的结构识别与分散控制实时一体化方法 | 第88-123页 |
5.1 引言 | 第88页 |
5.2 控制方法介绍 | 第88-93页 |
5.2.1 结构半主动控制算法 | 第89-92页 |
5.2.1.1 结构最优控制力求解(LQG控制) | 第89-91页 |
5.2.1.2 半主动控制力的确定 | 第91-92页 |
5.2.2 控制指标介绍 | 第92-93页 |
5.3 结构识别与分散控制一体化方法介绍 | 第93-102页 |
5.3.1 子结构方法 | 第93-94页 |
5.3.2 分散控制方法 | 第94-95页 |
5.3.3 结构识别与分散控制一体化方法 | 第95-102页 |
5.4 数值算例验证 | 第102-121页 |
5.4.1 子结构1(Sub.1)的控制与识别结果分析 | 第104-110页 |
5.4.2 子结构2(Sub.2)的控制与识别结果分析 | 第110-117页 |
5.4.3 子结构3(Sub.3)的控制与识别结果分析 | 第117-121页 |
5.5 本章小结 | 第121-123页 |
第六章 总结与展望 | 第123-127页 |
6.1 论文总结 | 第123-126页 |
6.1.1 论文主要工作 | 第123-125页 |
6.1.2 论文创新点 | 第125-126页 |
6.2 论文展望 | 第126-127页 |
参考文献 | 第127-133页 |
致谢 | 第133-135页 |
附录 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第135页 |