第1章
緒論
1.1 國內外研究現(xiàn)狀
1.2 本書主要工作
第2章基于多步恢復力反饋的Runge-Kutta算法
2.1 RK數(shù)值積分方法
2.2 RK算法穩(wěn)定性分析
2.3RK算法精度分析
2.4 穩(wěn)定性及精度算例驗證
2.5 單步恢復力反饋法及其算例驗證
2.6 多步恢復力反饋法及其算例驗證
第3章基于神經網絡的在線模型更新方法
3.1 在線BP神經網絡算法
3.2 在線BP神經網絡算法驗證
3.3在線BP 神經網絡算法的魯棒性分析
3.4在線自適應神經網絡算法
3.5在線自適應神經網絡算法魯棒性分析
3.6在線自適應神經網絡混合模擬方法
3.7 在線泛化神經網絡算法
第4章基于UKF模型的參數(shù)更新方法
4.1 UKF算法 .
4.2 磁流變阻尼器Bouc-Wen模型參數(shù)敏感性分析
4.3 磁流變阻尼器模型參數(shù)識別驗證
4.4 UKF算法參數(shù)影響分析
4.5基于UKF磁流變阻尼器模型更新混合試驗數(shù)值仿真
第5章基于AUPF模型的參數(shù)更新方法
5.1 AUPF算法原理.
5.2 AUPF算法實現(xiàn)步驟
5.3 AUPF算法驗證
5.4 OpenSees模型更新實現(xiàn)方法
5.5 防屈曲支撐結構模型更新混合模擬仿真
5.6 三跨隔震橋梁結構模型更新混合模擬仿真
第6章基于模型更新的子結構擬靜力混合試驗方法
6.1 基于模型更新的子結構擬靜力混合試驗方法
6.2 基于統(tǒng)計的UKF模型更新方法
6.3 模型更新子結構擬靜力混合試驗數(shù)值模擬
第7章
基于多尺度模型更新的混合試驗方法
7.1 CKF模型更新方法
7.2統(tǒng)計CKF模型更新方法
7.3自復位摩擦耗能支撐結構基于多尺度模型更新的混合試驗方法
參考文獻.