| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 结构振动控制概述 | 第17-19页 |
| 1.3 结构振动控制算法 | 第19-23页 |
| 1.3.1 主动控制算法 | 第19-20页 |
| 1.3.2 神经网络控制算法 | 第20-22页 |
| 1.3.3 模糊逻辑控制算法 | 第22页 |
| 1.3.4 模糊神经网络控制算法 | 第22-23页 |
| 1.3.5 混合智能控制算法 | 第23页 |
| 1.4 结构的分散控制和神经网络控制在国内外的研究现状 | 第23-24页 |
| 1.5 存在问题与本文主要研究工作 | 第24-26页 |
| 1.5.1 存在问题 | 第24-25页 |
| 1.5.2 本文研究工作 | 第25-26页 |
| 第二章 建筑结构分散神经网络振动控制基本理论 | 第26-53页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 分散控制基本理论 | 第26-30页 |
| 2.2.1 完全分散控制 | 第26-28页 |
| 2.2.2 重叠分散控制 | 第28-30页 |
| 2.3 BP神经网络基本理论 | 第30-36页 |
| 2.3.1 BP神经网络基本结构 | 第30-31页 |
| 2.3.2 BP神经网络学习算法 | 第31-34页 |
| 2.3.3 BP学习算法的缺陷与改进 | 第34-36页 |
| 2.4 RBF神经网络基本理论 | 第36-42页 |
| 2.4.1 RBF神经网络基本结构 | 第37-38页 |
| 2.4.2 RBF神经网络的生物学基础和数学基础 | 第38-40页 |
| 2.4.3 RBF神经网络学习算法 | 第40-41页 |
| 2.4.4 RBF神经网络的特点及与BP神经网络的比较 | 第41-42页 |
| 2.5 模糊神经网络基本原理 | 第42-52页 |
| 2.5.1 模糊理论 | 第43-46页 |
| 2.5.2 基于Mamdani模型的模糊神经网络 | 第46-49页 |
| 2.5.3 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络 | 第49-52页 |
| 2.6 分散神经网络建筑结构振动控制原理 | 第52-53页 |
| 第三章 建筑结构分散神经网络振动控制仿真研究 | 第53-78页 |
| 3.1 建筑结构振动Benchmark仿真模型 | 第53-56页 |
| 3.1.1 建筑结构振动Benchmark仿真模型 | 第53-54页 |
| 3.1.2 地震激励的选取 | 第54-55页 |
| 3.1.3 线性二次型(LQR)经典最优控制 | 第55-56页 |
| 3.2 基于BP神经网络的分散振动控制仿真研究 | 第56-64页 |
| 3.2.1 BP神经网络辨识器预测结构动力响应 | 第56-58页 |
| 3.2.2 分散BP神经网络控制器的设计 | 第58-60页 |
| 3.2.3 仿真结果与分析 | 第60-64页 |
| 3.3 基于RBF神经网络的分散振动控制仿真研究 | 第64-71页 |
| 3.3.1 RBF神经网络辨识器预测结构动力响应 | 第64-66页 |
| 3.3.2 分散RBF神经网络控制器的设计 | 第66-67页 |
| 3.3.3 仿真结果与分析 | 第67-71页 |
| 3.4 基于BP和RBF神经网络的分散振动控制对比研究 | 第71-77页 |
| 3.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 建筑结构分散模糊神经网络振动控制仿真研究 | 第78-89页 |
| 4.1 引言 | 第78-79页 |
| 4.2 分散模糊神经网络振动控制仿真研究 | 第79-84页 |
| 4.2.1 建筑结构振动模型 | 第79-80页 |
| 4.2.2 分散模糊神经网络控制器设计 | 第80-81页 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 | 第81-84页 |
| 4.3 分散模糊神经网络振动控制的模态分析研究 | 第84-88页 |
| 4.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 结论与展望 | 第89-91页 |
| 5.1 结论 | 第89-90页 |
| 5.2 展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动与成果情况 | 第95-96页 |
