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基于改进多粒子群协同算法的线性/非线性结构系统识别研究

摘要第3-4页
Abstract第4-6页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 课题研究的目的和意义第10-11页
    1.2 结构线性/非线性状态判断研究现状第11-12页
        1.2.1 基于频域的结构状态检测研究第11-12页
        1.2.2 基于时域的结构状态检测研究第12页
    1.3 线性结构系统识别研究现状第12-15页
        1.3.1 小型线性结构系统识别方法第13-14页
        1.3.2 大型线性结构系统识别方法第14-15页
    1.4 非线性结构系统识别研究现状第15-17页
        1.4.1 非线性系统的模型问题第15-16页
        1.4.2 非线性结构系统识别方法第16-17页
    1.5 本文主要研究内容第17-21页
        1.5.1 当前存在问题第17-18页
        1.5.2 研究思路和内容第18-21页
第二章 结构线性/非线性状态判别与检测研究第21-37页
    2.1 DWT与零空间法融合策略第21-26页
        2.1.1 结构状态检测策略第21-25页
        2.1.2 线性/非线性检测指标第25-26页
        2.1.3 线性基准值及自适应零空间选择第26页
        2.1.4 线性/非线性判断与检测标准第26页
    2.2 数值算例第26-32页
        2.2.1 结构模型第26-28页
        2.2.2 检测过程第28-30页
        2.2.3 检测结果第30页
        2.2.4 比较与讨论第30-32页
    2.3 3层非线性框架试验第32-36页
        2.3.1 结构模型第32-34页
        2.3.2 动力试验第34-35页
        2.3.3 检测过程第35页
        2.3.4 检测结果及分析第35-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 线性结构系统辨识研究第37-77页
    3.1 激励已知的小型结构系统辨识第37-48页
        3.1.1 MPSCO算法与存在问题第37-38页
        3.1.2 改进MPSCO算法第38-40页
        3.1.3 基于RMPSCO的结构系统辨识第40-41页
        3.1.4 数值算例第41-44页
        3.1.5 7层线性框架试验第44-48页
    3.2 激励未知的小型结构系统与激励辨识第48-56页
        3.2.1 改进Newmark算法第48-49页
        3.2.2 结构系统和激励辨识策略第49-51页
        3.2.3 数值算例第51-53页
        3.2.4 7层线性框架试验第53-56页
    3.3 激励已知的大型结构系统辨识第56-69页
        3.3.1 相关原理介绍第56-59页
        3.3.2 大型结构系统辨识策略第59页
        3.3.3 数值算例第59-66页
        3.3.4 7层线性框架试验第66-69页
    3.4 激励未知的大型结构系统和激励辨识第69-75页
        3.4.1 系统辨识策略第70页
        3.4.2 数值算例第70-73页
        3.4.3 7层线性框架试验第73-75页
    3.5 本章小结第75-77页
第四章 非线性结构系统辨识研究第77-104页
    4.1 RMPSCO在非线性结构系统辨识中的可行性第77-86页
        4.1.1 系统辨识步骤第77页
        4.1.2 数值算例第77-81页
        4.1.3 阻尼器试验第81-86页
    4.2 小型框架结构两阶段系统辨识第86-96页
        4.2.1 系统辨识策略第86-88页
        4.2.2 数值算例第88-91页
        4.2.3 3层非线性框架试验第91-96页
    4.3 大型框架结构三阶段系统辨识第96-103页
        4.3.1 子结构法第96-97页
        4.3.2 系统识别策略第97页
        4.3.3 数值算例第97-101页
        4.3.4 3层非线性框架试验第101-103页
    4.4 本章小结第103-104页
结论与展望第104-106页
参考文献第106-112页
致谢第112-113页
个人简历第113页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文及成果第113页

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