基於靈敏度分析的結構模型修正

基於靈敏度分析的結構模型修正 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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戴航,袁愛民 著



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發表於2024-11-05

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圖書介紹

齣版社: 科學齣版社
ISBN:9787030324887
版次:1
商品編碼:10873991
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2011-10-01
頁數:215
正文語種:中文


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圖書描述

內容簡介

《基於靈敏度分析的結構模型修正》是在袁愛民博士的博士論文及後期研究的基礎上撰寫而成。主要內容有:傳感器的優化布置,基於模態參數靈敏度的模型修正,基於頻響函數靈敏度的模型修正,基於靜態撓度測量值的模型修正,基於一階優化算法的有限元模型修正,基於模型修正和LMBP神經網絡的損傷識彆;最後將部分研究成果在五河口大橋上應用,實現瞭五河口大橋的傳感器優化布置和有限元模型修正。

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 模型修正的主要方法
1.2.1 最優矩陣法
1.2.2 設計參數型法
1.2.3 頻響函數法
1.2.4 神經網絡法
1.2.5 基於靜態測量值的模型修正方法
1.2.6 統計的方法
1.2.7 優化的方法
1.3 模型修正存在的若乾關鍵問題
1.3.1 模態的擴階和縮聚
1.3.2 修正參數的選擇
1.3.3 不適定方程的求解
1.3.4 傳感器的優化布置
1.4 本書研究的目的
1.5 本書研究的主要內容
參考文獻

第2章 模態試驗中的傳感器優化布置
2.1 引言
2.2 有效獨立法
2.3 基於列主元QR分解的MAC法
2.4 基於EI及MAc混閤算法的傳感器優化布置
2.5 模態試驗中的傳感器布置
2.5.1 基於EI法的傳感器優化布置
2.5.2 基於列主元QR分解MAC的傳感器優化布置
2.5.3 基於EI和MAc混閤算法的傳感器優化布置
2.6 本章小結
參考文獻

第3章 基於模態參數靈敏度分析的有限元模型修正技術
3.1 引言
3.2 模態試驗分析理論
3.2.1 多自由度係統實模態分析
3.2.2 模態參數頻域識彆方法
3.2.3 模態試驗基本步驟
3.3 模態參數的靈敏度分析
3.3.1 基本理論
3.3.2 靈敏度矩陣的求解
3.4 剛度矩陣及質量矩陣關於修正參數的偏導數
3.5 試驗模型與有限元模型的相關性分析
3.6 基於貝葉斯法的模型修正
3.7 試驗梁模態試驗概況及試驗結果分析
3.7.1 試驗概況
3.7.2 各試驗梁試驗結果分析
3.8 試驗梁模態參數的相關性分析、靈敏度分析及有限元模型修正
3.8.1 矩形截麵簡支梁
3.8.2 T形截麵簡支梁i
3.8.3 帶懸臂的簡支梁
3.9 本章小結
參考文獻

第4章 基於頻響函數靈敏度分析的有限元模型修正技術
4.1 引言
4.2 頻響函數模型修正的基本理論
4.2.1 基於模態參數的頻響函數
4.2.2 頻響函數殘差方程的建立和靈敏度矩陣的求解
4.2.3 頻響函數的相關性分析及互易性
4.3 基於頻響函數靈敏度分析的模型修正試驗研究
4.3.1 矩形截麵簡支梁
4.3.2 帶懸臂的簡支梁
4.4 本章小結
參考文獻

第5章 基於靜態撓度測量值的有限元模型修正技術
5.1 引言
5.2 基本原理
5.2.1 位移殘差矩陣
5.2.2 位移殘差加權矩陣
5.3 殘差矩陣對待修正參數靈敏度矩陣的推導
5.4 目標函數及求解方程的確立
5.4.1 目標函數的建立
5.4.2 求解的方法及收斂準則
5.5 程序的編製
5.6 基於靜態撓度測量值模型修正的試驗研究
5.6.1 試驗概況
5.6.2 試驗結果分析
5.6.3 有限元建模及劃分
5.6.4 靈敏度分析
5.7 模型修正
5.8 基於模型修正的參數識彆
5.9 本章小結
參考文獻

第6章 基於一階優化算法的有限元模型修正技術
6.1 引言
6.2 優化設計的基本原理
6.2.1 優化設計的原理及步驟
6.2.2 1階優化算法
6.3 空間有機玻璃桁架橋模型的模態試驗及模態分析
6.3.1 試驗概況及試驗結果分析
6.3.2 有限元建模及分析
6.4 桁架橋模態參數的相關性分析及靈敏度分析
6.4.1 相關性分析
6.4.2 靈敏度分析、參數的選擇及目標函數的確定
6.5 桁架橋基於優化的有限元模型修正
6.6 本章小結
參考文獻

第7章 基於模型修正和LMBP神經網絡的損傷識彆
7.1 引言
7.2 混凝土簡支梁損傷識彆模態試驗
7.2.1 試驗梁概況
7.2.2 試驗過程
7.2.3 各工況試驗梁試驗結果與分析
7.2.4 本節小結
7.3 基於模態試驗測量值的混凝土簡支梁有限元模型修正
7.3.1 總體思路
7.3.2 有限元建模及分析
7.3.3 簡支梁模態參數的相關性分析及優化參數的選擇
7.3.4 簡支梁基於優化的有限元模型修正
7.3.5 本節小結
7.4 BP神經網絡基本原理
7.4.1 BP神經網絡模型
7.4.2 BP算法
7.4.3 BP算法的改進
7.4.4 BP網絡設計
7.4.5 本節小結
7.5 基於模型修正和LMBP神經網絡的損傷識彆
7.5.1 LMBP神經網絡的樣本采集與數據處理
7.5.2 神經網絡的輸入嚮量
7.5.3 神經網絡的輸齣嚮量
7.5.4 損傷位置識彆
7.5.5 損傷程度識彆
7.5.6 本節小結
參考文獻

第8章 工程應用
8.1 工程概況
8.2 基於有效獨立法及混閤算法的五河口斜拉橋傳感器優化布置
8.2.1 基於有效獨立法的傳感器優化布置
8.2.2 基於混閤算法的傳感器優化布置
8.3 考慮邊界條件約束和參數靈敏度的斜拉橋有限元模型修正
8.3.1 有限元模型的建立
8.3.2 五河口斜拉橋的模態分析
8.3.3 實橋的動力測試及分析
8.3.4 相關分析、參數的選擇、目標函數的確定
8.3.5 靈敏度分析
8.3.6 有限元模型的修正
8.4 本章小結
參考文獻
後記

前言/序言


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