| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 空间智能桁架结构研究进展 | 第11-16页 |
| 1.2.1 智能桁架结构材料、形状的研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 智能桁架结构动力学建模的问题 | 第13-14页 |
| 1.2.3 智能桁架结构振动控制研究 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 智能桁架结构动力学模型 | 第18-33页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 压电智能结构特性 | 第18-19页 |
| 2.2.1 压电材料的正逆压电效应 | 第19页 |
| 2.2.2 压电陶瓷的特性 | 第19页 |
| 2.3 压电智能桁架结构有限元建模 | 第19-32页 |
| 2.3.1 压电陶瓷作动器建模 | 第19-29页 |
| 2.3.2 作动器/传感器的智能桁架结构模型 | 第29-32页 |
| 2.4 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 智能桁架结构模糊控制仿真模型 | 第33-43页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 模糊控制器的设计 | 第33-34页 |
| 3.2.1 模糊控制策略 | 第33页 |
| 3.2.2 模糊控制器的输入输出选择 | 第33-34页 |
| 3.3 模糊控制器 | 第34-37页 |
| 3.4 建立桁架结构模糊控制模型 | 第37-38页 |
| 3.4.1 模糊控制系统的组成 | 第37-38页 |
| 3.4.2 模糊控制系统参数的选择 | 第38页 |
| 3.5 智能桁架结构模糊控制仿真分析 | 第38-42页 |
| 3.6 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 改进的自适应遗传算法优化模糊控制器 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 遗传算法基本理论 | 第43-46页 |
| 4.2.1 遗传算法的基本思想 | 第43-44页 |
| 4.2.2 遗传算法的基本步骤 | 第44-46页 |
| 4.3 自适应遗传算法及其改进 | 第46-49页 |
| 4.4 自适应遗传算法优化模糊控制器 | 第49-51页 |
| 4.5 仿真分析 | 第51-52页 |
| 4.6 小结 | 第52-54页 |
| 第5章 智能桁架结构模糊系统稳定性分析 | 第54-64页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 智能桁架结构T-S模糊系统 | 第54-58页 |
| 5.2.1 模糊系统 | 第54-56页 |
| 5.2.2 基于T-S模糊系统构建智能桁架结构模型 | 第56-58页 |
| 5.3 T-S模糊系统稳定性分析 | 第58-62页 |
| 5.3.1 模糊系统稳定性分析方法 | 第58-61页 |
| 5.3.2 基于Lyapunov函数的模糊系统稳定性分析 | 第61-62页 |
| 5.4 小结 | 第62-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 | 第70-71页 |