基于改进遗传算法的MR阻尼器模型参数识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪 论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-14页 |
| ·结构振动控制的分类 | 第11-12页 |
| ·与智能材料相结合的半主动控制技术 | 第12-13页 |
| ·磁流变液的流变机理 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·磁流变体及磁流变阻尼器的研究现状 | 第14-15页 |
| ·磁流变阻尼器的应用 | 第15-16页 |
| ·磁流变阻尼结构的应用和发展前景 | 第16-17页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第17-19页 |
| ·问题的提出 | 第17页 |
| ·课题的研究目的 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 磁流变阻尼器的力学特性分析及模型选择 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·磁流变体的性能和特点 | 第19-21页 |
| ·磁流变体的力学特性 | 第19-20页 |
| ·磁流变体相关的因素及其影响 | 第20-21页 |
| ·磁流变阻尼器的工作模式及其应用 | 第21-23页 |
| ·磁流变阻尼器的动力特性模型 | 第23-28页 |
| ·Bingham模型 | 第23-25页 |
| ·Bouc-Wen模型 | 第25-26页 |
| ·粘弹塑性模型 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于遗传基本算法的阻尼器模型参数识别 | 第29-45页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第29-37页 |
| ·遗传算法概述 | 第29-30页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第30-31页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第31-36页 |
| ·遗传算法的特点 | 第36页 |
| ·遗传算法的应用 | 第36-37页 |
| ·基于遗传算法的阻尼器参数识别 | 第37-44页 |
| ·阻尼器参数识别问题的遗传算法描述 | 第37页 |
| ·遗传因子结构及编解码方式 | 第37-38页 |
| ·适应度函数 | 第38-39页 |
| ·遗传操作的过程 | 第39-41页 |
| ·遗传操作的概率对优化结果的影响 | 第41-42页 |
| ·算法流程及程序源代码 | 第42-43页 |
| ·算法运行及结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于模拟退火算法的阻尼器模型参数识别 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·模拟退火算法的物理基础 | 第45-47页 |
| ·物理系统退火过程 | 第45-46页 |
| ·Metropolis准则 | 第46-47页 |
| ·模拟退火算法的结构 | 第47-48页 |
| ·基于模拟退火算法的磁流变阻尼器模型参数识别 | 第48-52页 |
| ·概述 | 第48页 |
| ·状态产生函数 | 第48-49页 |
| ·状态接受函数 | 第49页 |
| ·初始温度的选取 | 第49-50页 |
| ·Markov链长的选取 | 第50页 |
| ·温度更新函数的选取 | 第50-51页 |
| ·外循环终止准则的选取 | 第51页 |
| ·算法运行及结果分析 | 第51-52页 |
| ·基于遗传算法和模拟退火算法的计算结果比较分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 改进遗传算法对阻尼器模型参数的识别 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·基本思想 | 第55-57页 |
| ·算法的特点 | 第57-58页 |
| ·算法效率的定性分析 | 第58-59页 |
| ·基于改进遗传算法(GASA算法)的参数识别 | 第59-64页 |
| ·算法模型的建立和求解 | 第60-61页 |
| ·算法运行结果分析 | 第61-64页 |
| 结论 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
