神经网络在土木工程结构半主动控制中的应用研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·结构振动控制中存在的问题 | 第11-12页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 土木工程结构振动控制发展 | 第13-21页 |
| ·结构振动控制介绍 | 第13-17页 |
| ·被动控制 | 第13-14页 |
| ·主动控制 | 第14-15页 |
| ·混合控制 | 第15页 |
| ·半主动控制 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| ·结构振动控制理论的演进 | 第17-20页 |
| ·传统的结构振动控制算法 | 第17-19页 |
| ·智能结构振动控制算法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 结构振动半主动控制系统 | 第21-33页 |
| ·半主动控制简介 | 第21-22页 |
| ·磁流变阻尼器研究 | 第22-30页 |
| ·磁流变液的性质 | 第23-25页 |
| ·磁流变阻尼器 | 第25-26页 |
| ·磁流变阻尼器的工作原理 | 第26页 |
| ·磁流变阻尼器的工作模式 | 第26页 |
| ·磁流变阻尼器的设置方式 | 第26-27页 |
| ·磁流变阻尼器的动力学模型 | 第27-30页 |
| ·基于MR 阻尼器的半主动控制算法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 半主动 RBF 神经网络控制器设计 | 第33-64页 |
| ·神经网络概述 | 第33-37页 |
| ·神经元模型 | 第33-35页 |
| ·神经网络的结构 | 第35-36页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第36-37页 |
| ·神经网络的特点 | 第37页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第37-41页 |
| ·径向基网络基本原理 | 第38页 |
| ·径向基网络结构 | 第38-39页 |
| ·径向基网络的学习算法 | 第39-41页 |
| ·MATLAB 与径向基函数神经网络工具箱 | 第41-44页 |
| ·MATLAB 简介 | 第41-42页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第42-43页 |
| ·MATLAB 径向基函数神经网络工具箱函数 | 第43-44页 |
| ·输入地震波的选取 | 第44-46页 |
| ·地震波的特点 | 第44页 |
| ·选取原则 | 第44-45页 |
| ·人工合成地震波 | 第45-46页 |
| ·无控建筑结构地震反应仿真分析 | 第46-50页 |
| ·无控的建筑结构模型 | 第46-47页 |
| ·数值仿真 | 第47-50页 |
| ·磁流变阻尼器力学模型及动力特性仿真 | 第50-52页 |
| ·建筑结构地震反应RBF 神经网络预测 | 第52-57页 |
| ·样本的选取 | 第53-54页 |
| ·输入输出向量设计 | 第54-55页 |
| ·输入层、输出层、隐含层神经元个数的确定 | 第55页 |
| ·预测及结果分析 | 第55-57页 |
| ·半主动RBF 神经网络控制 | 第57-63页 |
| ·安装有MR 阻尼器的建筑结构模型 | 第58-59页 |
| ·RBF 神经网络半主动控制器设计 | 第59-60页 |
| ·RBF 神经网络控制下的建筑结构反应仿真 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第71页 |
