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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--考虑不确定性结构基于区间分析的结构状态识别与损伤诊断
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考虑不确定性结构基于区间分析的结构状态识别与损伤诊断
 
     论文目录
 
摘要第4-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 与论文相关研究的国内外现状第16-20页
        1.2.1 不确定性结构损伤识别方法第16-18页
        1.2.2 未知激励下的扩展卡尔曼滤波方法第18-19页
        1.2.3 区间卡尔曼滤波方法第19-20页
        1.2.4 扩展区间卡尔曼滤波方法第20页
    1.3 论文主要研究内容第20-21页
    1.4 技术路线第21-23页
第二章 基于统计矩/时间矩的结构概率损伤识别第23-53页
    2.1 引言第23页
    2.2 区间的概念及运算第23-25页
    2.3 基于统计矩的区间损伤识别方法第25-42页
        2.3.1 考虑确定性系统的统计矩损伤识别方法第25-26页
        2.3.2 考虑不确定性系统的统计矩损伤识别第26-34页
        2.3.3 损伤概率和损伤程度第34-35页
        2.3.4 应用算例第35-42页
    2.4 基于时间矩的区间损伤识别方法第42-51页
        2.4.1 考虑确定性系统的时间矩损伤识别方法第42-43页
        2.4.2 考虑不确定性系统的时间矩损伤识别方法第43-45页
        2.4.3 损伤概率和损伤程度第45-48页
        2.4.4 应用实例第48-51页
    2.5 本章小结第51-53页
第三章 基于未知激励的扩展卡尔曼滤波(EKF-UI)的概率损伤识别第53-71页
    3.1 引言第53页
    3.2 未知激励扩展卡尔曼滤波激励识别方法第53-59页
        3.2.1 激励处观测的扩展卡尔曼滤波激励识别方法第54-56页
        3.2.2 激励处不观测的扩展卡尔曼滤波激励识别方法第56-59页
    3.3 考虑系统不确定性的损伤识别第59-60页
    3.4 损伤概率和损伤程度第60-62页
    3.5 应用实例第62-70页
        3.5.1 激励处观测的剪切框架算例第62-65页
        3.5.2 激励处不观测的简支梁算例第65-70页
    3.6 本章小结第70-71页
第四章 未知激励下的区间卡尔曼滤波方法第71-107页
    4.1 引言第71页
    4.2 区间卡尔曼滤波第71-75页
        4.2.1 传统卡尔曼滤波方法第71-72页
        4.2.2 区间卡尔曼滤波方法第72-74页
        4.2.3 新型区间卡尔曼滤波方法第74-75页
    4.3 结构动力系统下的区间卡尔曼滤波第75-81页
        4.3.1 结构动力系统下的传统卡尔曼滤波方法第75-77页
        4.3.2 结构动力系统下的新型区间卡尔曼滤波方法第77-81页
    4.4 未知激励下的新型区间卡尔曼滤波第81-106页
        4.4.1 未知激励下的卡尔曼滤波方法第82-83页
        4.4.2 激励处观测加速度的未知激励新型区间卡尔曼滤波方法第83-92页
        4.4.3 激励处不观测加速度的未知激励新型区间卡尔曼滤波方法第92-106页
    4.5 本章小结第106-107页
第五章 未知激励下的区间扩展卡尔曼滤波第107-140页
    5.1 引言第107页
    5.2 扩展区间卡尔曼滤波第107-111页
        5.2.1 传统扩展区间卡尔曼滤波方法第107-109页
        5.2.2 新型扩展区间卡尔曼滤波方法第109-111页
    5.3 结构动力系统下的扩展区间卡尔曼滤波第111-114页
        5.3.1 结构动力系统下的传统扩展卡尔曼滤波第111-112页
        5.3.2 结构动力系统下的新型扩展区间卡尔曼滤波第112-114页
    5.4 未知激励下的新型扩展区间卡尔曼滤波第114-138页
        5.4.1 未知激励下的扩展卡尔曼滤波方法第114-119页
        5.4.2 激励处观测加速度的未知激励新型区间扩展卡尔曼滤波方法第119-128页
        5.4.3 激励处不观测加速度的未知激励新型区间扩展卡尔曼滤波方法第128-138页
    5.5 本章小结第138-140页
第六章 总结与展望第140-143页
    6.1 总结第140-141页
    6.2 创新点第141-142页
    6.3 展望第142-143页
参考文献第143-147页
致谢第147-148页
攻读硕士学位期间的科研成果第148页

 
 
论文编号BS4076653,这篇论文共148
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