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基于粒子群算法的网架结构健康监测传感器优化布置研究

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

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