拉索索力识别方法的研究分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·振动频率法的研究现状 | 第11-15页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·现存的问题 | 第14-15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 拉索的自由振动理论 | 第16-26页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·拉索自由振动方程 | 第16-17页 |
| ·基本假设 | 第16页 |
| ·自由振动方程 | 第16-17页 |
| ·振动方程的解 | 第17-19页 |
| ·自由振动方程的基本解 | 第17-18页 |
| ·特殊边界条件下的解 | 第18-19页 |
| ·拉索自由振动的数值计算方法 | 第19-23页 |
| ·单元振动方程 | 第20-22页 |
| ·振动方程特征值计算 | 第22-23页 |
| ·弯曲刚度及边界条件对频率法测索力的影响 | 第23-25页 |
| ·弯曲刚度的影响 | 第23-24页 |
| ·不同边界条件的影响 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 拉索索力的识别方法 | 第26-34页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·基本原理 | 第26-27页 |
| ·各边界条件下的索力识别公式 | 第27-31页 |
| ·数值模拟验证有效性 | 第31-32页 |
| ·工程实例 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于神经网络的识别方法 | 第34-46页 |
| ·基本原理 | 第34-38页 |
| ·应用神经网络识别吊杆张力与弯曲刚度 | 第38-40页 |
| ·数值模拟 | 第40-44页 |
| ·模拟吊杆参数 | 第40页 |
| ·收敛性验证 | 第40-43页 |
| ·有效性验证 | 第43页 |
| ·其他参数对于神经网络识别精度的影响 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于遗传算法的吊杆参数识别方法 | 第46-61页 |
| ·基本理论 | 第46-48页 |
| ·应用遗传算法识别吊杆参数 | 第48-51页 |
| ·遗传算法的数值模拟 | 第51-53页 |
| ·吊杆参数的选取 | 第51-52页 |
| ·边界条件已知的数值模拟 | 第52页 |
| ·边界条件为待识别参数的数值模拟 | 第52-53页 |
| ·实测数据验证 | 第53-59页 |
| ·吊杆多工况实测频率 | 第53-56页 |
| ·遗传算法识别吊杆张力 | 第56-58页 |
| ·样本的数量等因素对于遗传算法识别吊杆张力的影响 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
