基于神经网络的悬臂式挡墙模态参数识别



基于神经网络的悬臂式挡墙模态参数识别

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基于神经网络的悬臂式挡墙模态参数识别

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-9 页
1 绪论	第9-21 页
· 问题的提出	第9 页
· 悬臂式挡墙模态参数识别的研究和发展现状	第9-16 页
· 按识别域分类	第9-13 页
· 按处理各阶模态耦合所采用的方法分类	第13-14 页
· 按模态参数识别手段分类	第14 页
· 按输入输出数目分类	第14-15 页
· 按工作状态分类	第15-16 页
· 神经网络在系统辨识中的应用研究现状	第16-18 页
· 神经网络及其基本模型	第16-17 页
· 神经网络在系统辨识中的应用研究现状	第17-18 页
· MATLAB 神经网络工具箱	第18 页
· 论文的主要工作	第18-21 页
· 论文的主要内容	第18-19 页
· 论文研究思路	第19-21 页
2 悬臂式挡墙实验模态参数识别	第21-48 页
· 悬臂式挡墙振动模态参数识别原理	第21-25 页
· 振动的特征值问题	第21-22 页
· 特征矢量的正交性	第22 页
· 振动微分方程的解耦	第22-23 页
· 系统频响函数与模态参数的关系	第23-25 页
· 多模态识别法原则及最小二乘法	第25-28 页
· 最小二乘估计	第25-27 页
· 加权最小二乘法估计	第27-28 页
· 悬臂式挡墙实验模态预实验分析	第28-31 页
· 实验模态分析测试目的	第28 页
· 频率范围	第28 页
· 传感器的优化配置	第28-31 页
· 悬臂式挡墙动力响应测试	第31-35 页
· 激振部分	第31-32 页
· 拾振部分	第32-33 页
· 分析、显示、记录部分	第33-34 页
· 悬臂式挡墙时域响应信号	第34-35 页
· 悬臂式挡墙振动信号后处理	第35-46 页
· 模拟信号的离散化	第35-36 页
· 混频效应、时域和频域采样定理	第36-37 页
· 消除多项式趋势项	第37-40 页
· 傅立叶变换	第40-43 页
· 实验模态参数识别结果	第43-46 页
· 本章小结	第46-48 页
3 基于有限元的悬臂式挡墙结构动力响应分析	第48-60 页
· 直接积分法的基本思路	第48-49 页
· 直接积分法的具体方法	第49-54 页
· 中心差分法	第49-51 页
· Newmark 法	第51-54 页
· 悬臂式挡墙有限元计算模型研究	第54-57 页
· 求解方法	第54-55 页
· 初始条件	第55 页
· 时间步长	第55 页
· 瞬态荷载的施加	第55-56 页
· 阻尼	第56-57 页
· 悬臂式挡墙有限元计算结果	第57-59 页
· 本章小结	第59-60 页
4 基于神经网络的悬臂式挡墙模态参数识别	第60-76 页
· 神经网络模型的选择	第62-64 页
· 悬臂式挡墙模态参数识别的BP 神经网络设计思路	第64-66 页
· BP 神经网络训练样本数据预处理	第66-70 页
· BP 神经网络样本数据FFT 变换	第67-68 页
· BP 神经网络样本数据数字滤波	第68-70 页
· BP 神经网络模态参数识别	第70-72 页
· 不同强度等级混凝土对悬臂式挡墙固有频率的影响	第72-74 页
· 本章小结	第74-76 页
5 结论与展望	第76-78 页
· 结论	第76-77 页
· 展望	第77-78 页
致谢	第78-79 页
参考文献	第79-83 页
附录	第83页

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