摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11-13页 |
1.2 国内外研究现状以及面临的主要问题 | 第13-16页 |
1.2.1 传感器优化配置的国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.2.2 传感器优化布置中面临的主要问题 | 第15-16页 |
1.3 本文的研究内容 | 第16-18页 |
第2章 传感器的优化布置方法 | 第18-26页 |
2.1 引言 | 第18页 |
2.2 传感器布置的基本问题 | 第18-19页 |
2.3 传感器的优化布置准则 | 第19-21页 |
2.3.1 误差识别最小准则 | 第19-20页 |
2.3.2 能量准则 | 第20页 |
2.3.3 可控性/可观性的优化准则 | 第20页 |
2.3.4 模型缩减准则 | 第20-21页 |
2.3.5 插值拟合准则 | 第21页 |
2.3.6 其他优化准则 | 第21页 |
2.4 传感器的优化布置算法 | 第21-24页 |
2.4.1 模拟退火算法 | 第22页 |
2.4.2 遗传算法 | 第22-23页 |
2.4.3 粒子群算法 | 第23-24页 |
2.4.4 蚁群算法 | 第24页 |
2.5 优化准则和优化算法中存在的问题 | 第24-25页 |
2.6 本章小结 | 第25-26页 |
第3章 粒子群优化算法 | 第26-39页 |
3.1 引言 | 第26页 |
3.2 粒子群优化算法的研究现状及发展 | 第26-27页 |
3.3 粒子群优化算法的基本原理及特点 | 第27-28页 |
3.4 粒子群优化算法中重要问题的分析 | 第28-30页 |
3.4.1 适应度函数的建立 | 第28页 |
3.4.2 粒子群算法的参数设置 | 第28-30页 |
3.5 粒子群优化算法中的具体操作步骤 | 第30-32页 |
3.6 改进的粒子群优化算法 | 第32-33页 |
3.7 两种算法优化的算例 | 第33-37页 |
3.8 本章小结 | 第37-39页 |
第4章 空间网架结构中传感器数目优化的实现 | 第39-51页 |
4.1 引言 | 第39页 |
4.2 仿真建模 | 第39-45页 |
4.2.1 空间网架结构实验模型的设计 | 第39-41页 |
4.2.2 实验模型的仿真建模 | 第41-43页 |
4.2.3 网架结构的模态分析 | 第43-45页 |
4.3 基于Fisher信息矩阵的目标模态数目的选取 | 第45-47页 |
4.3.1 Fisher信息矩阵的 2-范数法 | 第45-46页 |
4.3.2 网架结构目标模态的选取 | 第46-47页 |
4.4 基于结构应变能的监控振型阶数的选取 | 第47-48页 |
4.4.1 网架竖向监控振型阶数的选取 | 第48页 |
4.5 基于MAC准则的传感器数目优化 | 第48-50页 |
4.5.1 模态置信度矩阵(MAC) | 第48-49页 |
4.5.2 传感器数目的优化 | 第49页 |
4.5.3 网架结构竖向传感器数目的选取 | 第49-50页 |
4.6 本章小结 | 第50-51页 |
第5章 基于粒子群算法的空间网架结构中传感器优化布置的实现 | 第51-69页 |
5.1 引言 | 第51页 |
5.2 适应度函数的定义 | 第51-56页 |
5.2.1 基于模态置信准则的适应度函数 | 第52-53页 |
5.2.2 基于模态变形能的适应度函数 | 第53-56页 |
5.3 改进粒子群优化算法的程序实现 | 第56-60页 |
5.3.1 改进粒子群优化算法在传感器布置中应该考虑的问题 | 第56页 |
5.3.2 改进粒子群优化算法的程序实现过程 | 第56-59页 |
5.3.3 传感器优化布置的过程 | 第59-60页 |
5.4 网架结构传感器优化布置的研究 | 第60-67页 |
5.4.1 网架结构加速度传感器的布置 | 第61-65页 |
5.4.2 传感器优化结果的评价 | 第65-67页 |
5.5 本章小结 | 第67-69页 |
第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
6.1 结论 | 第69-70页 |
6.2 展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
附录 | 第75-79页 |
致谢 | 第79页 |