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随机子空间法运行模态参数自动识别

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 选题背景及研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 运行模态参数识别方法研究现状第9-11页
        1.2.2 模态参数自动识别方法研究现状第11-13页
    1.3 本文的主要研究内容第13-14页
2 三种随机子空间算法的对比研究第14-39页
    2.1 三种随机子空间算法的基本理论第14-24页
        2.1.1 振动结构的离散型随机状态空间模型第14-16页
        2.1.2 随机状态空间模型的性质第16-18页
        2.1.3 协方差驱动的随机子空间法第18页
        2.1.4 数据驱动的随机子空间法第18-21页
        2.1.5 联合随机子空间法第21-23页
        2.1.6 模态参数识别第23-24页
    2.2 三种算法的流程图第24-25页
    2.3 稳态图第25-27页
    2.4 频域分解法第27-28页
    2.5 仿真分析第28-33页
    2.6 试验分析第33-38页
    2.7 本章小结第38-39页
3 基于重构汉克尔矩阵的虚假极点剔除法第39-46页
    3.1 理论基础第39-41页
    3.2 仿真分析第41-43页
    3.3 试验分析第43-45页
    3.4 本章小结第45-46页
4 基于谱系聚类的模态参数自动识别第46-54页
    4.1 理论基础第46-48页
        4.1.1 聚类分析第46页
        4.1.2 基于谱系聚类的模态参数自动识别算法第46-47页
        4.1.3 算法流程图第47-48页
    4.2 仿真分析第48-50页
    4.3 试验分析第50-53页
    4.4 本章小结第53-54页
5 基于随机子空间法的制动盘模态识别应用第54-60页
    5.1 传统稳态图法第55页
    5.2 基于随机子空间法的模态参数自动识别法第55-58页
    5.3 对比验证第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60页
    6.2 不足与展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-68页
附录第68页
    A. 作者在攻读学位期间发表的论文第68页

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