| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·盲源分离算法在国内外的研究进展 | 第11-13页 |
| ·本文的研究方向和章节组成 | 第13-15页 |
| 2 盲源分离算法的原理及运用 | 第15-28页 |
| ·盲源分离的模型建立 | 第15-16页 |
| ·盲源分离的约束条件 | 第16-17页 |
| ·盲源分离的不确定性 | 第17页 |
| ·Fast-ICA 算法 | 第17-21页 |
| ·负熵的概念 | 第17-18页 |
| ·Fast_ICA 算法步骤 | 第18-21页 |
| ·自然梯度算法 | 第21-24页 |
| ·自然梯度算法模型 | 第22页 |
| ·自然梯度算法实现 | 第22-24页 |
| ·基于盲源分离算法的 Matlab 仿真 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 结构模态参数方程的建立 | 第28-34页 |
| ·模态参数的识别 | 第28-31页 |
| ·模态参数识别的简介 | 第28-30页 |
| ·模态参数识别的结构方程 | 第30-31页 |
| ·基于盲源分离的响应模型 | 第31-32页 |
| ·自由振动响应模型 | 第31-32页 |
| ·动力响应模型 | 第32页 |
| ·基于模态参数的损伤诊断 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 盲源分离算法在大型结构损伤诊断上的研究 | 第34-51页 |
| ·实验模型的建立 | 第34页 |
| ·基于盲源分离的模态参数识别步骤 | 第34-35页 |
| ·基于 Fast_ICA 算法下的模态参数识别仿真 | 第35-42页 |
| ·无噪无阻尼下的自由响应 | 第35-37页 |
| ·无噪有阻尼下的自由响应 | 第37-41页 |
| ·有噪无阻尼下的自由响应 | 第41-42页 |
| ·基于自然梯度算法下的模态参数识别仿真 | 第42-50页 |
| ·无噪无阻尼下的自由响应 | 第43-44页 |
| ·无噪有阻尼下的自由响应 | 第44-47页 |
| ·有噪无阻尼下的自由响应 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 工作总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·不足与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |