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频率响应函数驱动的结构有限元模型修正贝叶斯算法及实验研究

致谢第7-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-11页
第一章 绪论第18-28页
    1.1 课题研究的背景及意义第18-19页
    1.2 基于频响函数的有限元结构模型修正研究概况第19-21页
    1.3 贝叶斯结构有限元模型修正的研究现状第21-26页
        1.3.1 目标函数构建的若干进展第23-24页
        1.3.2 随机抽样算法的若干进展第24-26页
    1.4 本文研究的主要内容第26-28页
第二章 贝叶斯定理及贝叶斯系统识别理论框架第28-43页
    2.1 引言第28页
    2.2 贝叶斯理论基础第28-36页
        2.2.1 贝叶斯理论的发展历史第29-30页
        2.2.2 贝叶斯定理第30-31页
        2.2.3 先验概率分布的确定第31-34页
        2.2.4 基于贝叶斯定理的统计推断第34-35页
        2.2.5 贝叶斯推断的数学算例第35-36页
    2.3 贝叶斯系统识别第36-42页
        2.3.1 贝叶斯系统识别理论框架第36-37页
        2.3.2 求解方法第37-41页
        2.3.3 贝叶斯系统识别基本流程第41-42页
    2.4 本章小结第42-43页
第三章 基于FRF的贝叶斯模型修正:理论基础第43-59页
    3.1 引言第43页
    3.2 频率响应函数解析概率模型第43-49页
        3.2.1 频率响应函数的概率模型第43-46页
        3.2.2 协方差矩阵的参数化描述第46-47页
        3.2.3 协方差矩阵的解析解第47-49页
    3.3 基于贝叶斯统计方法的模型修正第49-51页
        3.3.1 确定先验分布第49页
        3.3.2 构建似然函数第49-50页
        3.3.3 后验概率密度函数第50-51页
    3.4 TMCMC抽样方法第51-58页
        3.4.1 传统MCMC方法存在的问题第51页
        3.4.2 TMCMC算法基本原理第51-53页
        3.4.3 TMCMC算法流程第53-55页
        3.4.4 TMCMC算法案例第55-58页
    3.5 本章小结第58-59页
第四章 基于FRF的贝叶斯模型修正:快速数值解法第59-73页
    4.1 快速数值求解的向量化处理第59-64页
        4.1.1 向量化简介第59-60页
        4.1.2 目标函数向量化第60-63页
        4.1.3 向量化TMCMC抽样法第63-64页
    4.2 快速数值求解的并行处理方法第64-70页
        4.2.1 单机多核并行第64-66页
        4.2.2 分布式计算第66-70页
    4.3 快速数值解法应用效果第70-71页
    4.4 本章小结第71-73页
第五章 算例分析:数值模拟和实验验证第73-104页
    5.1 模型修正贝叶斯算法的数值验证第73-87页
        5.1.1 数值模型简介第73页
        5.1.2 修正过程第73-78页
        5.1.3 快速数值解法应用效果第78-79页
        5.1.4 对比最小二乘的修正方法第79-80页
        5.1.5 参数分析第80-87页
        5.1.6 结果与讨论第87页
    5.2 实验研究第87-102页
        5.2.1 实验简介第87-89页
        5.2.2 实验过程第89-91页
        5.2.3 简支梁物理参数修正第91-95页
        5.2.4 快速数值解法应用效果第95-96页
        5.2.5 对比最小二乘的修正方法第96-97页
        5.2.6 参数分析第97-102页
        5.2.7 结果与讨论第102页
    5.3 本章小结第102-104页
第六章 结论与展望第104-107页
    6.1 本文研究的主要结论第104-105页
    6.2 展望第105-107页
参考文献第107-115页
附录第115-116页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第116-117页

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