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模型参考自适应辨识方法在结构损伤识别中的应用
中文名称: 模型参考自适应辨识方法在结构损伤识别中的应用
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论文编号: 3411958收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Application of Recursive Model Reference Adaptive Algorithm in Structural Damage Detection
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 固体力学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 系统辨识 参数估计 损伤检测 迟滞系统 模型参考自适应算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 由于在结构健康监测中的重要作用,系统辨识和损(略)受到了广泛的注意.在实际结构中,很多土木建筑在遭受到强烈地震之类的动荷载时,存在迟滞非线性现象.因此,对迟滞非线性结构采用自适应估计方法进行实时辨识显得尤为必要.最近的文献提出了多种参数估计和损伤评估的技术,但是非线性结构的实时监测仍然是一项具有挑战性研究.本文采用了一种基于模型参考自适应算法(略)识方法来识别线性和非线性结构的系统参数.该方法建立了一个可调模型,利用可调模型输出和参考模型(实际结构)输出间的差异,通过参数调整机构不断调整可调模型的参数,当可调模型的输出与实际结构的输出之间的差异无法进行改善时(略)参数即是实际结构(略)达到辨识结构参数的目的.该方法能够追踪时变的参数,检测损伤,包括损伤的大小和位置,以及损伤发生的时刻.单自由度和多自由度线性及非线性结构数值仿真的结果表明该方法对参数变化具有敏感性,对环境噪声具有抗噪能力,仿真结果证实了该方法能够有效检测结构的事变参数(略)结构的损伤,包括损伤发生的时刻、位置及损伤程度. 本文的工作得到了国家自然科学基金项目(50478037)和美国国家科学基金项目NSF ...
System identification and damage detection have received considerable attention recently(omitted)f their importance in structural health monitoring. Many civil engineering structures (omitted)steretic behaviors w(omitted)t to severe dynamic loads, such as strong earthquakes. Adaptive estimation methods are needed for on-line identification of non-linear hysteretic structural systems under d(omitted)itations. Recently, techniques for parametric estimation and damage evaluation have been proposed in the l...
目录:
第1章 绪论第10-21页
  ·引言第10页
  ·结构健康监测的研究概况第10-13页
    ·基本术语第11页
    ·结构健康监测系统的组成第11-12页
    ·健康监测的研究概况第12-13页
  ·结构健康监测中数据处理技术的研究概况第13-18页
    ·信号的采集与处理第13页
    ·损伤检测第13-18页
  ·结构损伤诊断的定义第18-19页
  ·土木结构健康监测的发展第19页
  ·本文的主要目的与内容安排第19-21页
第2章 模型参考自适应辨识方法第21-36页
  ·系统辨识简介第21-23页
    ·系统辨识的定义和基本要素第21-22页
    ·系统辨识的等价准则第22-23页
  ·模型参考自适应辨识方法第23-35页
    ·模型参考自适应辨识方法的分类第24-25页
    ·并联型模型参考自适应算法第25-33页
    ·串并联型模型参考自适应算法第33-35页
  ·本章小结第35-36页
第3章 线性系统数值仿真第36-49页
  ·单自由度线性系统仿真第37-41页
  ·多自由度线性系统仿真第41-48页
    ·三自由度线性系统损伤识别第44-48页
  ·本章小结第48-49页
第4章 迟滞非线性系统仿真第49-60页
  ·非线性系统数学模型的概述第49-51页
  ·Bouc-Wen 迟滞非线性模型第51-52页
  ·单自由度迟滞非线性系统仿真第52-55页
  ·多自由度迟滞非线性系统仿真第55-58页
    ·三自由度迟滞非线性系统损伤识别第57-58页
  ·本章小结第58-60页
第5章 总结与展望第60-62页
  ·总结第60-61页
  ·展望第61-62页
参考文献第62-68页
致谢第68-69页
在学期间的研究成果第69页
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