迟滞非线性支承结构的系统辨识
| 第一章 导论 | 第1-13页 |
| 1．1 研究意义和背景 | 第8-9页 |
| 1．2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1．3 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 动力学系统辨识理论 | 第13-21页 |
| 2．1 概述 | 第13-14页 |
| 2．2 动力学系统辨识 | 第14-16页 |
| 2．2．1 实验设计 | 第15页 |
| 2．2．2 模型辨识 | 第15-16页 |
| 2．2．3 参数估计 | 第16页 |
| 2．2．4 模型验证 | 第16页 |
| 2．3 迟滞非线性系统的动力学模型 | 第16-18页 |
| 2．3．1 双线性恢复力模型 | 第16-17页 |
| 2．3．2 一阶非线性微分方程模型 | 第17页 |
| 2．3．3 迹法模型 | 第17-18页 |
| 2．4 迟滞非线性系统参数识别 | 第18-21页 |
| 2．4．1 迟滞非线性系统参数识别的参数法 | 第19-20页 |
| 2．4．2 迟滞非线性系统参数识别的非参数法 | 第20-21页 |
| 第三章 隔振支承系统动力学实验 | 第21-31页 |
| 3．1 概述 | 第21页 |
| 3．2 卷质泡沫塑料动力学性能分析 | 第21-22页 |
| 3．3 隔振支承振动实验目的 | 第22页 |
| 3．4 振动实验系统 | 第22-25页 |
| 3．4．1 测试系统组成 | 第23-24页 |
| 3．4．2 试验步骤与记录 | 第24-25页 |
| 3．5 测试信号分析处理 | 第25-31页 |
| 3．5．1 数值积分 | 第26-28页 |
| 3．5．2 实验结果分析 | 第28-31页 |
| 第四章 迟滞非线性系统建模与参数识别 | 第31-48页 |
| 4．1 概述 | 第31页 |
| 4．2 迟滞非线性系统建模 | 第31-33页 |
| 4．2．1 隔振支承拟合分解数学模型 | 第31-32页 |
| 4．2．2 隔振支承数学模型实验验证 | 第32-33页 |
| 4．3 迟滞非线性系统模型 | 第33-36页 |
| 4．3．1 非线性弹性恢复力的数学模型 | 第34页 |
| 4．3．2 隔振支承阻尼力的数学模型 | 第34-36页 |
| 4．4 模型参数识别 | 第36-44页 |
| 4．4．1 参数对误差敏感性分析 | 第37-38页 |
| 4．4．2 参数辨识的估计准则 | 第38-40页 |
| 4．4．3 参数辨识过程 | 第40-44页 |
| 4．5 迟滞非线性系统数学模型验证 | 第44-46页 |
| 4．6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 动力学系统识别的神经网络方法 | 第48-62页 |
| 5．1 引言 | 第48-50页 |
| 5．2 反向传播（BP）算法 | 第50-54页 |
| 5．2．1 BP算法 | 第50-52页 |
| 5．2．2 BP算法的具体步骤 | 第52-53页 |
| 5．2．3 BP算法评述 | 第53-54页 |
| 5．3 神经网络用于非直接测试量的估计 | 第54-55页 |
| 5．4 非线性隔振支承系统隔振力识别 | 第55-61页 |
| 5．4．1 模型特征 | 第55-56页 |
| 5．4．2 神经网络的拓扑结构与程序设计 | 第56-59页 |
| 5．4．3 辨识结果与误差分析 | 第59-61页 |
| 5．5 本章小节 | 第61-62页 |
| 第六章 全文总结 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者在攻读硕士期间完成的科研项目 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
