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基于云计算的框架结构并行损伤识别研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 课题研究的目的和意义第9-10页
    1.2 结构损伤识别研究现状第10-13页
        1.2.1 基于振型的结构损伤识别第10-11页
        1.2.2 基于固有频率的结构损伤识别第11页
        1.2.3 基于刚度、柔度矩阵的结构损伤识别第11-12页
        1.2.4 基于智能算法的结构损伤识别第12-13页
    1.3 基于粒子群算法的损伤识别研究现状第13-15页
        1.3.1 粒子群优化算法的改进第14页
        1.3.2 基于粒子群算法的结构损伤识别方法第14-15页
    1.4 基于云计算的结构健康监测研究现状第15-16页
    1.5 当前存在问题与主要研究内容第16-18页
        1.5.1 当前存在问题第16-17页
        1.5.2 主要研究内容第17-18页
第二章 基于Matlab云计算的框架结构参数并行辨识第18-38页
    2.1 Matlab云计算平台的搭建第18-19页
    2.2 并行改进多粒子群协同优化算法第19-26页
        2.2.1 粒子群协同优化算法及其传统改进第19-21页
        2.2.2 改进多粒子群协同优化算法第21-22页
        2.2.3 并行改进多粒子群协同优化算法第22-24页
        2.2.4 并行改进MPSCO算法性能测试第24-26页
    2.3 结构参数辨识模型第26-30页
        2.3.1 结构参数编码第26-27页
        2.3.2 模型适应度函数的建立第27-28页
        2.3.3 模型适应度函数性能分析第28-30页
    2.4 数值实验第30-34页
        2.4.1 数值结构模型的建立第30页
        2.4.2 基于云计算的并行辨识模型第30-31页
        2.4.3 辨识结果分析第31-33页
        2.4.4 算法性能分析第33-34页
    2.5 实验室模型试验第34-37页
        2.5.1 实验室结构模型第34-35页
        2.5.2 辨识结果分析第35-36页
        2.5.3 算法性能分析第36-37页
    2.6 本章结论第37-38页
第三章 基于Spark云计算的框架结构参数并行辨识第38-53页
    3.1 Apache Spark计算框架与平台搭建第38-42页
        3.1.1 Spark简介第38-39页
        3.1.2 Spark RDD第39-40页
        3.1.3 Spark的优势第40-41页
        3.1.4 Spark云计算平台的搭建第41-42页
    3.2 基于Spark平台的物理参数并行辨识第42-44页
    3.3 数值实验第44-48页
        3.3.1 数值结构模型的建立第44-45页
        3.3.2 基于Spark云计算的并行辨识模型第45页
        3.3.3 辨识结果分析第45-48页
        3.3.4 算法性能分析第48页
    3.4 实验室模型试验第48-49页
        3.4.1 实验室结构模型第49页
        3.4.2 辨识结果分析第49页
    3.5 Spark和Matlab平台参数辨识比较第49-51页
    3.6 本章结论第51-53页
第四章 基于云计算的两阶段框架结构智能损伤识别第53-68页
    4.1 第一阶段: 基于云计算的框架结构刚度识别第53页
    4.2 第二阶段: 基于多元统计分析的框架结构智能损伤判别第53-57页
        4.2.1 假设检验理论第54-55页
        4.2.2 损伤发生判别第55-56页
        4.2.3 损伤定位与定量第56-57页
    4.3 框架结构智能损伤识别框图第57-58页
    4.4 数值实验第58-67页
        4.4.1 一元假设检验第58-62页
        4.4.2 基于云计算的两阶段框架结构智能损伤识别第62-67页
    4.5 本章结论第67-68页
结论与展望第68-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
个人简历第76页
在攻读硕士学位期间参与的科研项目及科研成果第76页

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