环境激励下结构模态参数自动识别与算法优化
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 1 绪论 | 第12-32页 |
| ·课题的提出及研究意义 | 第12-14页 |
| ·环境激励模态分析现状 | 第14-27页 |
| ·环境激励模态参数识别方法研究现状 | 第14-22页 |
| ·环境激励模态参数自动识别现状 | 第22-23页 |
| ·结构模态分析系统现状 | 第23-27页 |
| ·论文的主要工作 | 第27-29页 |
| ·内容安排 | 第29-32页 |
| 2 协方差驱动随机子空间模态参数自动识别 | 第32-58页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·随机子空间识别法的理论基础 | 第32-38页 |
| ·连续时间空间模型 | 第32-34页 |
| ·离散状态空间模型 | 第34-36页 |
| ·离散时间状态空间模型与系统模态参数的关系 | 第36页 |
| ·随机子空间模型的一些重要性质和定义 | 第36-38页 |
| ·基于协方差驱动随机子空间识别法 | 第38-43页 |
| ·算法过程 | 第38-42页 |
| ·稳定图 | 第42页 |
| ·存在的问题 | 第42-43页 |
| ·利用模态相似指数剔除虚假模态 | 第43-45页 |
| ·模态能量 | 第45-48页 |
| ·模态参数自动识别 | 第48-51页 |
| ·数值仿真 | 第51-54页 |
| ·实例分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 3 数据驱动随机子空间模态参数自动识别 | 第58-82页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·基于数据驱动随机子空间识别法 | 第58-67页 |
| ·子空间正交投影理论 | 第58-60页 |
| ·卡尔曼滤波状态序列 | 第60-62页 |
| ·算法过程 | 第62-66页 |
| ·存在的问题 | 第66-67页 |
| ·基于特征值分解的随机子空间算法 | 第67-70页 |
| ·矩阵构造 | 第67-68页 |
| ·参数识别 | 第68-70页 |
| ·模态参数自动识别 | 第70-72页 |
| ·利用模态相似指数剔除虚假模态 | 第70-71页 |
| ·模态能量计算 | 第71页 |
| ·模态自动拾取 | 第71-72页 |
| ·数值仿真 | 第72-78页 |
| ·实例分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 4 特征系统实现算法模态参数自动识别及算法优化 | 第82-102页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·自由响应信号的提取 | 第82-87页 |
| ·自然激励技术 | 第83-85页 |
| ·随机减量分析 | 第85-87页 |
| ·特征系统实现算法 | 第87-89页 |
| ·状态空间模型 | 第87页 |
| ·算法实现 | 第87-89页 |
| ·存在的问题 | 第89页 |
| ·自由响应函数降噪 | 第89-92页 |
| ·奇异值分解(SVD)降噪原理 | 第90页 |
| ·利用奇异熵确定降噪阶次 | 第90-92页 |
| ·模态参数自动识别 | 第92-95页 |
| ·利用模态能量水平剔除虚假模态 | 第92-94页 |
| ·模态自动拾取 | 第94-95页 |
| ·数值仿真 | 第95-97页 |
| ·实例分析 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 5 基于分频段小波变换的低频密集模态参数识别 | 第102-120页 |
| ·引言 | 第102页 |
| ·基于连续小波变换的模态参数识别 | 第102-109页 |
| ·连续小波变换定义和性质 | 第102-104页 |
| ·连续小波变换识别模态参数 | 第104-107页 |
| ·基于小波变换和奇异值分解的结构模态参数识别 | 第107-108页 |
| ·存在的问题 | 第108-109页 |
| ·基于数据缩减的分频段小波模态参数快速识别 | 第109-112页 |
| ·阶次及频带的确定 | 第109-110页 |
| ·利用 SVD 对数据进行缩减 | 第110-111页 |
| ·分段小波参数识别 | 第111-112页 |
| ·数值仿真 | 第112-116页 |
| ·实例分析 | 第116-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 6 结构模态分析系统的开发及应用 | 第120-155页 |
| ·引言 | 第120页 |
| ·总体方案设计 | 第120-128页 |
| ·系统框架设计 | 第120-121页 |
| ·功能模块划分 | 第121-122页 |
| ·工程数据结构设计 | 第122-123页 |
| ·通用模块设计 | 第123-128页 |
| ·功能模块设计 | 第128-142页 |
| ·数据采集 | 第128-131页 |
| ·结果建模 | 第131-132页 |
| ·数据处理 | 第132-134页 |
| ·参数识别 | 第134-139页 |
| ·模型验证 | 第139-140页 |
| ·振型动画 | 第140-142页 |
| ·应用实例 | 第142-153页 |
| ·矩形框架实例分析 | 第142-145页 |
| ·重庆朝天门大桥模型参数识别 | 第145-153页 |
| ·本章小结 | 第153-155页 |
| 7 总结与展望 | 第155-157页 |
| ·总结 | 第155-156页 |
| ·后续工作展望 | 第156-157页 |
| 致谢 | 第157-158页 |
| 参考文献 | 第158-169页 |
| 附录 | 第169页 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第169页 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第169页 |
