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基于正则化方法的动载荷识别技术研究及应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-33页
    1.1 论文选题的背景和意义第12-13页
    1.2 载荷识别技术研究现状第13-19页
        1.2.1 载荷历程识别现状第13-16页
        1.2.2 载荷位置识别现状第16-18页
        1.2.3 载荷数目识别现状第18-19页
    1.3 载荷识别问题中的正则化技术第19-22页
        1.3.1 逆问题的不适定性第19-20页
        1.3.2 正则化理论第20-21页
        1.3.3 正则化技术在载荷识别中的应用第21-22页
    1.4 载荷识别问题中存在的问题第22-23页
    1.5 本文的主要研究工作第23-25页
    1.6 本章小结第25页
    参考文献第25-33页
第二章 基于正则化技术对状态空间载荷的识别研究第33-61页
    2.1 引言第33页
    2.2 载荷识别模型的建立第33-35页
    2.3 正则化技术第35-37页
        2.3.1 Tikhonov正则化技术第35-36页
        2.3.2 局部最小准则第36-37页
    2.4 数值仿真及讨论第37-46页
        2.4.1 算例 1第37-41页
        2.4.2 算例 2第41-46页
    2.5 实验研究第46-58页
        2.5.1 子空间识别法第47-50页
        2.5.2 研究对象第50-51页
        2.5.4 加载装置第51-52页
        2.5.5 测试系统第52-53页
        2.5.6 艇体模态第53-54页
        2.5.7 纵向激励力识别第54-58页
    2.6 本章小结第58-59页
    参考文献第59-61页
第三章 船舶螺旋桨纵向推力的识别研究及其应用第61-81页
    3.1 引言第61页
    3.2 纵向推力理论计算第61-63页
    3.3 识别技术在螺旋桨纵向推力中的应用第63-68页
        3.3.1 工况一第64-66页
        3.3.2 工况二第66-68页
    3.4 螺旋桨纵向推力识别数值仿真研究第68-80页
        3.4.1 有限元模型的建立第68-70页
        3.4.2 桨-轴系统模态分析第70页
        3.4.3 螺旋桨纵向推力识别中若干问题的研究第70-80页
    3.5 本章小结第80页
    参考文献第80-81页
第四章 基于优化技术对有限元模型的修正第81-99页
    4.1 引言第81页
    4.2 优化算法第81-85页
        4.2.1 优化问题的提出第81-83页
        4.2.2 随机算法第83页
        4.2.3 一阶优化算法第83-85页
    4.3 数值仿真研究第85-92页
        4.3.1 测试结果分析第86-89页
        4.3.2 灵敏度分析第89-91页
        4.3.3 优化结果分析第91-92页
    4.4 试验验证第92-98页
    4.5 本章小结第98页
    参考文献第98-99页
第五章 基于改进正则化技术对冲击载荷的识别第99-116页
    5.1 引言第99-100页
    5.2 冲击载荷识别模型的建立第100页
    5.3 改进正则化技术第100-101页
    5.4 数值研究及讨论第101-110页
        5.4.1 算例 1第101-105页
        5.4.2 算例 2第105-110页
    5.5 试验验证第110-114页
    5.6 本章小结第114页
    参考文献第114-116页
第六章 频域内的非线性系统载荷识别法第116-132页
    6.1 引言第116页
    6.2 载荷识别数学模型第116-118页
    6.3 非线性系统参数识别第118-119页
    6.4 数值仿真第119-130页
        6.4.1 算例 1第120-126页
        6.4.2 算例 2第126-130页
    6.5 本章小结第130-131页
    参考文献第131-132页
第七章 总结与展望第132-135页
    7.1 全文总结第132-133页
    7.2 本文创新点第133页
    7.3 研究展望第133-135页
致谢第135-136页
攻读博士期间完成的学术论文第136页
博士期间参与的项目第136页

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