基于混沌激励的结构损伤识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.2 国内外研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2 损伤识别技术 | 第14-16页 |
| 1.2.1 基于模态参数的识别方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于振动的损伤识别方法 | 第15-16页 |
| 1.3 混沌与卡尔曼滤波在工程中的应用 | 第16-18页 |
| 1.3.1 混沌吸引子的工程应用 | 第16-17页 |
| 1.3.2 卡尔曼滤波的工程应用 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4.1 混沌激励下损伤识别 | 第18页 |
| 1.4.2 改进的卡尔曼滤波算法损伤识别 | 第18-20页 |
| 第2章 混沌信号与吸引子 | 第20-30页 |
| 2.1 混沌信号 | 第20-21页 |
| 2.1.1 混沌信号的历史发展 | 第20页 |
| 2.1.2 混沌信号的应用特征 | 第20-21页 |
| 2.2 动力系统的吸引子 | 第21-22页 |
| 2.2.1 吸引子定义 | 第21页 |
| 2.2.2 系统相空间 | 第21-22页 |
| 2.3 常见的吸引子和混沌信号 | 第22-30页 |
| 2.3.1 Lorenz系统 | 第22-26页 |
| 2.3.2 Rossler系统 | 第26-27页 |
| 2.3.3 Chen系统 | 第27-30页 |
| 第3章 相空间嵌入技术 | 第30-40页 |
| 3.1 嵌入定理 | 第30页 |
| 3.2 重构参数的确定 | 第30-34页 |
| 3.2.1 嵌入维数m的确定 | 第30-32页 |
| 3.2.2 延迟时间τ的确定 | 第32-34页 |
| 3.3 单变量时间序列重构 | 第34-37页 |
| 3.4 多变量时间序列重构 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 利用混沌吸引子识别振动系统损伤 | 第40-60页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 识别系统损伤原理 | 第40-42页 |
| 4.3 模拟分析 | 第42-50页 |
| 4.3.1 模型与激励的选取 | 第42-43页 |
| 4.3.2 单变量模拟分析 | 第43-49页 |
| 4.3.3 多变量模拟分析 | 第49-50页 |
| 4.4 重构参数对系统识别的影响分析 | 第50-52页 |
| 4.5 噪声对系统识别的影响分析 | 第52-54页 |
| 4.6 试验分析 | 第54-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 基于卡尔曼算法的改进算法 | 第60-84页 |
| 5.1 结构动力系统 | 第60-61页 |
| 5.2 传统卡尔曼滤波理论 | 第61-63页 |
| 5.3 改进卡尔曼算法 | 第63-65页 |
| 5.4 数值模拟验证 | 第65-68页 |
| 5.5 初值选取的影响 | 第68-70页 |
| 5.5.1 状态初值的选取影响 | 第68-69页 |
| 5.5.2 协方差初值的选取影响 | 第69-70页 |
| 5.6 噪声的影响分析 | 第70-75页 |
| 5.6.1 加入噪声的识别结果 | 第70-73页 |
| 5.6.2 噪声的处理技术 | 第73-75页 |
| 5.7 五层框架实验 | 第75-82页 |
| 5.7.1 实验模型与构件规格 | 第75-80页 |
| 5.7.2 数据处理与分析 | 第80-82页 |
| 5.8 本章小结 | 第82-84页 |
| 第6章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 全文总结 | 第84-85页 |
| 6.2 研究展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 作者读研期间发表论文 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
