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卡尔曼滤波和卡尔曼预测方法的改进及其在结构损伤识别中的应用

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
目录第8-12页
第一章 绪论第12-27页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 基于动力响应的结构损伤识别方法第13-14页
    1.3 本论文研究内容的国内外现状第14-25页
        1.3.1 扩展卡尔曼滤波方法(EKF)第14-21页
        1.3.2 环境激励作用下结构参数与损伤识别研究第21-23页
        1.3.3 激励和响应部分观测下结构参数与损伤识别研究第23-25页
    1.4 论文内容及创新第25-27页
        1.4.1 论文主要内容第25-26页
        1.4.2 论文创新点第26-27页
第二章 环境激励下基于响应互相关函数与EKF的损伤识别方法.第27-47页
    2.1 随机过程相关理论第27-32页
        2.1.1 随机过程第27-29页
        2.1.2 平稳随机过程及其性质第29-31页
        2.1.3 理想白噪声性质第31-32页
    2.2 互相关函数的抗噪分析第32页
    2.3 基于互相关函数的运动方程推导第32-34页
    2.4 基于互相关函数的扩展卡尔曼滤波方程推导第34-36页
    2.5 数值算例分析第36-46页
        2.5.1 ASCE SHM Benchmark风荷载作用数值算例第36-42页
            2.5.1.1 风载类型:高斯分布白噪声第36-41页
            2.5.1.2 风载类型:均匀分布白噪声第41-42页
        2.5.2 平面框架模型数值算例第42-46页
    2.6 本章小结第46-47页
第三章 结构响应互相关函数与EKF相结合方法的实验验证第47-57页
    3.1 脉冲激励实验验证第47-53页
        3.1.1 五层实验室框架阻尼识别第49-52页
        3.1.2 脉冲激励实验第52-53页
    3.2 白噪声激励实验验证第53-55页
    3.3 脉冲激励实验同白噪声激励实验对比分析第55-56页
    3.4 本章小结第56-57页
第四章 两步卡尔曼滤波方法第57-73页
    4.1 两步卡尔曼滤波方法第57-60页
        4.1.1 两步卡尔曼滤波方法第一步第58-59页
        4.1.2 两步卡尔曼滤波方法第二步第59-60页
    4.2 数值算例及实验验证第60-72页
        4.2.1 ASCE SHM Benchmark模型数值算例第60-68页
        4.2.2 三十层剪切框架数值算例第68-70页
        4.2.3 八层剪切框架损伤识别实验验证第70-72页
    4.3 本章小结第72-73页
第五章 输入输出部分观测下两阶段两步卡尔曼预测估计方法第73-94页
    5.1 卡尔曼预测估计以及扩展卡尔曼预测估计方法第73-75页
    5.2 两阶段两步卡尔曼预测估计方法第75-79页
        5.2.1 第一阶段两步卡尔曼预测估计方法第76-78页
        5.2.2 第二阶段两步卡尔曼预测估计方法:最小二乘识别外激励第78-79页
    5.3 数值算例及实验验证第79-92页
        5.3.1 三十层剪切框架数值算例第79-81页
        5.3.2 大型桁架结构损伤与荷载识别数值算例第81-85页
        5.3.3 ASCE SHM Benchmark模型损伤与荷载识别数值算例第85-90页
        5.3.4 八层剪切框架损伤与荷载识别实验验证第90-92页
    5.4 本章小结第92-94页
第六章 总结与展望第94-97页
    6.1 论文总结第94-95页
    6.2 论文展望第95-97页
参考文献第97-104页
致谢第104-105页
附录 攻读硕士学位期间的科研成果第105页

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