| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-39页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·基于系统输出的模态参数识别方法 | 第14-15页 |
| ·盲源分离技术在结构动力学分析中的应用背景 | 第15-16页 |
| ·基于输出的模态参数识别方法在国内外的研究现状 | 第16-31页 |
| ·峰值法 | 第17-18页 |
| ·频域分解法 | 第18页 |
| ·时间序列分析法 | 第18-21页 |
| ·随机减量法 | 第21-22页 |
| ·自然激励技术法 | 第22-25页 |
| ·ITD方法 | 第25-27页 |
| ·特征系统实现算法 | 第27-28页 |
| ·随机子空间法 | 第28-30页 |
| ·经验模态分解法 | 第30-31页 |
| ·盲源分离技术 | 第31-36页 |
| ·盲源分离技术的发展 | 第31-34页 |
| ·盲信号处理的应用 | 第34-36页 |
| ·本文的主要内容及创新点 | 第36-39页 |
| 第2章 基于盲源分离的信号分解技术 | 第39-61页 |
| ·主分量分析(Principal Component Analysis,PCA) | 第39-44页 |
| ·主分量分析的结构特征 | 第39-42页 |
| ·数据主分量分析的基本表示 | 第42页 |
| ·数据的降维 | 第42-43页 |
| ·主分量的求法 | 第43-44页 |
| ·独立分量分析与盲源分离 | 第44-47页 |
| ·盲源分离(或独立分量分析)的问题描述 | 第44-45页 |
| ·盲源分离的基本假定 | 第45-46页 |
| ·盲源分离中观测数据的预处理 | 第46-47页 |
| ·快速独立分量分析(FastICA) | 第47-48页 |
| ·基于全局最优的盲源分离算法 | 第48-50页 |
| ·基于特征值分解和广义特征值分解的二阶统计量盲辨识 | 第50-52页 |
| ·同时对角化盲辨识方法 | 第50-51页 |
| ·广义特征值分解盲辨识 | 第51-52页 |
| ·联合对角化——稳健的SOBI算法 | 第52-55页 |
| ·盲源分离的数值算例 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第3章 基于盲源分离的模态参数识别基本方法 | 第61-93页 |
| ·自由振动响应 | 第61-63页 |
| ·动力响应模型与盲源分离模型 | 第63-64页 |
| ·模态响应之间的不相关(独立)特性 | 第64-67页 |
| ·模态响应间的独立性条件 | 第65页 |
| ·模态响应之间的相关性分析 | 第65-67页 |
| ·基于盲源分离的模态参数识别方法总结 | 第67-69页 |
| ·数值算例分析 | 第69-92页 |
| ·基于FastICA的模态参数识别 | 第69-75页 |
| ·基于SNRMax的模态参数识别 | 第75-79页 |
| ·基于AMUSE的模态参数识别 | 第79-86页 |
| ·基于SOBI的模态参数识别 | 第86-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第4章 基于盲源分离的模态参数识别改进方法 | 第93-117页 |
| ·虚拟测点 | 第93-95页 |
| ·模态振型与模态响应的识别方法 | 第95-97页 |
| ·基于AMUSE方法的复模态系统参数识别方法 | 第97-98页 |
| ·基于SOBI的复模态系统参数识别方法 | 第98-100页 |
| ·数值算例 | 第100-116页 |
| ·具有密集模态的三自由度实模态振动模型 | 第100-110页 |
| ·对于复模态振动系统的模态参数识别 | 第110-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第5章 基于盲源分离技术的模态参数识别方法应用 | 第117-143页 |
| ·悬臂梁连续模型 | 第117-123页 |
| ·基准模型(Benchmark) | 第123-132页 |
| ·密肋复合墙结构的地脉动测试实验 | 第132-139页 |
| ·模态参数识别在工程结构安全可靠性评价中的应用 | 第139-140页 |
| ·本章小结 | 第140-143页 |
| 第6章 结论与展望 | 第143-147页 |
| ·全文回顾 | 第143-145页 |
| ·工作展望 | 第145-147页 |
| 参考文献 | 第147-153页 |
| 作者简历 | 第153-157页 |
| 学位论文数据集 | 第157页 |