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MR阻尼器的研究及其在升船机地震鞭梢效应上的应用

第一章 绪论第1-32页
   ·课题来源及研究的科学意义第13-15页
   ·结构控制的研究进展第15-25页
     ·被动控制系统第16-18页
     ·主动控制系统第18-20页
     ·半主动控制系统第20-24页
     ·结构智能控制第24-25页
   ·MR阻尼器的研究与应用第25-30页
     ·磁流变液(MR液)第25-27页
     ·磁流变(MR)阻尼器的研究与应用第27-30页
   ·本文的研究工作及文章结构第30-32页
第二章 MR阻尼器的基本性能设计、力学模型与试验第32-59页
   ·引言第32-33页
   ·MR阻尼器的Bingham平板模型第33-36页
   ·MR阻尼器的设计第36-42页
     ·MR阻尼器的阻尼力和动力可调范围第36-37页
     ·几何尺寸设计第37-39页
     ·磁路设计第39-42页
   ·MR阻尼器的力学模型第42-48页
     ·几种典型的力学模型第42-45页
     ·本文提出的力学模型第45-48页
   ·MR阻尼器的性能试验第48-53页
     ·试验装置第48页
     ·被测阻尼器的构造第48页
     ·三角波作用下的阻尼器测试第48-49页
     ·正弦波激励下的阻尼器测试第49-52页
     ·蓄能器压力影响第52-53页
   ·MR阻尼器试验结果与提出模型计算结果的比较第53-58页
     ·常电流强度情况第53-55页
     ·变电流强度情况第55-56页
     ·模型广泛性的验证第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第三章 MR阻尼器的磁滞调整第59-70页
   ·引言第59页
   ·MR阻尼器的磁滞调整第59-62页
     ·径向基(RBF)函数网络的训练算法第60-62页
     ·预测结构响应第62页
   ·MR阻尼器磁滞调整的仿真分析第62-68页
   ·本章小结第68-70页
第四章 逆模式神经网络与MR阻尼器的智能控制第70-94页
   ·引言第70-71页
   ·逆模式神经网络第71-74页
     ·逆模式神经网络的工作过程第71-72页
     ·逆模式神经网络的训练算法第72-74页
   ·MR阻尼器的逆向模型第74-78页
     ·训练样本的产生第74-77页
     ·训练逆模式神经网络第77-78页
   ·MR阻尼器的智能控制第78-92页
     ·基于LQR算法的智能控制第79-83页
     ·基于模糊算法的智能控制第83-92页
   ·本章小结第92-94页
第五章 升船机的力学模型与地震反应分析第94-112页
   ·三峡升船机工程概况第94-96页
   ·三维空间有限元模型第96-97页
   ·二维多自由度质量模型第97-100页
     ·基本假设第97-98页
     ·质量矩阵第98-99页
     ·侧移刚度矩阵第99页
     ·阻尼矩阵第99-100页
   ·三峡升船机结构动力分析第100-101页
   ·地震波的选择和处理第101-104页
   ·地震反应分析第104-111页
   ·本章小结第111-112页
第六章 屋盖MR智能隔震系统对升船机地震反应的智能控制第112-136页
   ·引言第112-114页
   ·MR智能隔震系统的力学模型第114-117页
     ·减振球形钢支座第114-115页
     ·MR阻尼器的力学模型第115-116页
     ·屋盖MR智能隔震升船机的控制方程第116-117页
   ·升船机的模糊半主动控制第117-128页
     ·模糊主动控制隶属函数第117-119页
     ·模糊控制规则及推理方法第119-120页
     ·精确量与模糊量的相互转换第120页
     ·模糊半主动控制策略第120-121页
     ·升船机模糊半主动控制计算仿真第121-124页
     ·仿真结果与讨论第124-128页
   ·升船机基于模糊算法的智能控制第128-135页
     ·应用于升船机的逆模式神经网络第128-130页
     ·仿真结果与讨论第130-135页
   ·本章小结第135-136页
第七章 三峡升船机试验模型的智能振动控制试验第136-156页
   ·试验目的第136页
   ·试验模型概况第136-138页
   ·RD-1097-01X摩擦型MR阻尼器的标定第138-140页
   ·模型结构的动力测试第140-141页
   ·原结构和被动隔震结构的振动台试验第141-144页
   ·安装屋盖MR智能隔震装置的结构模型振动台试验第144-149页
   ·试验结果与理论仿真结果的比较第149-154页
   ·本章小结第154-156页
第八章 结论与展望第156-159页
   ·结论第156-158页
   ·展望第158-159页
参考文献第159-168页
作者攻读博士学位期间发表和完成的论文第168-169页
致谢第169页

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