| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题来源和选题意义 | 第11-12页 |
| ·结构振动控制及其智能悬臂型振动控制研究现状 | 第12-14页 |
| ·被动控制 | 第12-13页 |
| ·主动控制 | 第13页 |
| ·智能控制 | 第13-14页 |
| ·智能结构在航天领域的应用 | 第14-15页 |
| ·压电材料在智能结构中的应用 | 第15-17页 |
| ·国内外压电智能结构振动控制研究的现状 | 第17-20页 |
| ·本文的选题与主要工作 | 第20-22页 |
| 第2章 智能悬臂梁动力学模型 | 第22-31页 |
| ·有限元法的分析过程 | 第22-27页 |
| ·压电材料的本构方程 | 第23-24页 |
| ·压电复合层的梁单元模型 | 第24-25页 |
| ·有限元方程的建立 | 第25-27页 |
| ·压电智能梁传感方程和致动方程 | 第27-28页 |
| ·压电传感方程 | 第27-28页 |
| ·致动方程 | 第28页 |
| ·采用ANSYS对压电智能梁振动模态的分析 | 第28-30页 |
| ·ANSYS软件简介 | 第28-29页 |
| ·压电智能梁模态分析 | 第29-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第3章 智能悬臂梁振动的控制方案设计 | 第31-47页 |
| ·模糊控制系统的基本理论 | 第32-34页 |
| ·人工神经网络的基本原理及控制方案 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第34-35页 |
| ·BP反向传播网络学习算法 | 第35-36页 |
| ·模糊神经网络的概念 | 第36页 |
| ·模糊神经网络的分类与研究方向 | 第36-37页 |
| ·模糊神经网络控制器的设计 | 第37-46页 |
| ·控制系统参量的选取 | 第37-39页 |
| ·模糊控制规则的确定 | 第39-40页 |
| ·输出信息解模糊办法 | 第40-41页 |
| ·模糊推理神经网络控制系统的设计 | 第41-43页 |
| ·用BP算法来对隶属函数和模糊规则的修改 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 随机振动信号的预处理方法 | 第47-55页 |
| ·ANFIS的设计与训练 | 第48-50页 |
| ·ANFIS网络自适应消除随机干扰的应用 | 第50-51页 |
| ·仿真结果与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 压电智能梁智能控制的改进与仿真研究 | 第55-62页 |
| ·经典自调整因子的模糊神经网络存在的问题及改进方法 | 第55页 |
| ·粒子群算法简介 | 第55-58页 |
| ·PSO算法思想 | 第56-57页 |
| ·基于PSO的滚动优化算法 | 第57-58页 |
| ·压电悬臂梁的智能振动控制实验 | 第58-61页 |
| ·实验原理 | 第58-59页 |
| ·仿真实例 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第69页 |