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| 編輯推薦： |
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本书内容系统全面，涵盖了工程中常见的各种动载荷类型以及最新的动载荷识别方法，融入了作者多年的教学和科研成果，反映了结构动态载荷识别领域的最新进展。
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| 內容簡介： |
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从振动基本理论及结构动力学逆问题中蕴含的数学原理入手，围绕单点载荷识别方法、多点动载荷识别方法、分布动载荷识别方法、动载荷位置识别方法展开系统性的介绍与分析，涵盖周期性动载荷识别、冲击动载荷等确定性动载荷识别以及随机性动载荷识别，并针对动载荷识别过程中的病态问题及其解决方法进行专门性的介绍。本书对我国航空航天飞行器等工程结构的优化设计乃至结构健康监测和故障诊断等领域的教学、研究具有一定的参考作用。
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| 關於作者： |
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姜金辉，南京航空航天大学航空学院副教授/副所长，博士，硕士生导师，江苏高校青蓝工程优秀青年骨干教师。南京航空航天大学优秀教学奖获得者，江苏省首批双一流课程负责人。
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| 目錄：
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第1章绪论
1．1动载荷识别的范畴
1．2振动问题的分类及逆问题的定义
1．3动载荷的分类及性质
1．4动载荷识别的作用及意义
1．5本书的内容体系
第2章结构动载荷识别理论基础
2．1振动分析基本理论
2．1．1有限自由度系统振动
2．1．2无限自由度系统振动
2．2分布动载荷识别中的离散化方法
2．2．1勒让德正交多项式及广义傅里叶级数展开
2．2．2分布动载荷识别中的投影法
2．3小结
第3章结构动力学载荷识别中的振动测试与信号分析
3．1结构动力学测试的一般意义
3．2振动测试系统的一般组成
3．2．1激励系统
3．2．2传感器
3．2．3数据采集
3．3动态信号分析和处理
3．3．1傅里叶变换
3．3．2离散傅里叶变换
3．3．3快速傅里叶变换
3．3．4数字信号分析中的抗混滤波和加窗
3．4模态参数识别
3．5小结
第4章单自由度系统的动载荷识别方法
4．1单自由度系统动载荷识别频域方法
4．2单自由度系统动载荷识别格林核函数时域方法
4．3单自由度系统动载荷识别正交多项式方法
4．4单自由度系统动载荷识别时间元方法
4．5小结
第5章多自由系统的动载荷识别方法
5．1多自由度动载荷识别的频域方法
5．2多自由度系统动载荷识别格林核函数时域方法
5．3多自由系统动载荷识别Newmarkβ方法
5．4多自由度系统动载荷识别Wilsonθ方法
5．5小结
第6章连续系统分布动载荷识别方法
6．1一维连续梁结构的动载荷识别
6．1．1连续梁结构多点动载荷识别
6．1．2连续梁结构分布动载荷离散化及定阶方法
6．1．3连续梁结构分布动载荷识别的频域方法
6．1．4连续梁结构分布动载荷识别的时域方法
6．2二维弹性薄板结构的动载荷识别
6．2．1薄板动力学动响应计算的基本理论
6．2．2弹性薄板上集中力的动载荷识别方法
6．2．3弹性薄板上一维分布的动载荷识别方法
6．2．4弹性薄板上二维分布动载荷识别方法
6．3小结
第7章随机动载荷识别方法
7．1单点随机动载荷识别方法
7．2多点随机动载荷识别方法
7．3连续分布的随机动载荷识别方法
7．3．1伯努利欧拉连续梁结构的分布随机载荷时域、频域关系
7．3．2一维分布的随机激励下结构频域响应的简化精确算法
7．3．3一维分布的随机动载荷识别方法
7．4小结
第8章动载荷的位置识别
8．1动载荷位置识别的频域方法
8．1．1单点激励作用下载荷位置的识别
8．1．2多点激励作用下载荷位置的识别
8．2动载荷位置识别的时域方法
8．3基于分离变量法的动载荷定位
8．4小结
第9章动载荷识别的正则化方法
9．1反问题的数学描述及不适定性
9．2不适定问题的正则化策略
9．3动载荷识别中的正则化方法
9．3．1动载荷识别的Tikhonov正则化方法
9．3．2动载荷识别的TSVD正则化方法
9．3．3动载荷识别的贝叶斯正则化方法
9．3．4动载荷识别的迭代正则化方法
9．4正则化参数的选择
9．5算例
9．6小结
第10章动载荷识别的机器学习方法
10．1机器学习理论基础
10．2基于支持向量机的动载荷识别方法
10．3基于深度学习的动载荷识别方法
10．3．1基于全连接神经网络的动载荷识别
10．3．2基于卷积神经网络的动载荷识别
10．3．3基于循环神经网络的动载荷识别
10．4小结
参考文献
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| 內容試閱：
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结构振动是航空航天领域飞行器设计、研制过程中必须妥善解决的重要的工程问题。随着工程技术的发展，振动问题在包括航空航天领域在内的很多工程领域中越来越突出，对于解决或改善振动故障的工程需求越来越迫切。准确地确定结构振动的源或者外载荷，对于解决振动问题尤为关键，然而振动故障的源却往往不易确定。实践表明通过动载荷识别这一反问题的分析方法，为确定外载荷提供了一条有效途径。结构动载荷识别或者重构在结构动力学的基本问题中属于动力学反问题的研究范畴。求解动力学反问题往往比求解正问题要困难。胡海岩院士曾撰文指出： 从工业产品的动态设计需求看，今后需要解决的实际问题大多数是动力学反问题。因此，自2012年起，南京航空航天大学振动工程研究所为航空类的硕士和博士研究生开设了“动载荷识别理论及应用”课程，并取得了良好的效果。为了进一步总结和凝练动载荷识别的新方法、新成果，作者编撰了本书。本书是在作者长期从事动载荷识别这一反问题的研究基础之上整理而来，既包括动载荷识别的传统经典方法，又包括动载荷识别的最新研究成果。本书遵循从简单到复杂的思路，研究对象包括单自由度系统、多自由度系统以及无限自由度系统。研究的动载荷模型从单点、多点到分布动载荷，研究方法包括频域方法、时域方法以及机器学习方法等。
本书共分为10章，前3章是本书的研究基础，围绕着动载荷识别的理论基础，依次介绍动载荷识别的概念、正问题分析方法、振动测试与信号分析的相关内容； 第4章介绍单自由度系统时域、频域识别方法； 第5章为多自由系统的动载荷识别方法，介绍常用的频域方法以及格林核函数、Newmarkβ等时域方法； 第6章将动载荷识别拓展到连续分布模型，介绍一维动载荷以及二维动载荷的识别方法； 第7章针对随机动载荷识别问题，介绍单点、多点以及分布随机动载荷的识别方法； 第8章围绕动载荷位置识别介绍时域、频域方法以及快速算法； 第9章给出动载荷识别不适定性问题的数学描述、解决策略以及具体方法； 第10章介绍动载荷识别的机器学习算法，将近年来快速发展的深度学习引入动载荷识别，提出了基于卷积神经网络、循环神经网络等动载荷识别方法。
本书由姜金辉牵头编写，参加编写的还有南京航空航天大学的张方以及罗淑一、崔文旭、张景、秦远田。唐宏志、郭欣睿、金鹏飞、井雯对全书进行了校正。陈国平、何欢、王轲认真审阅了全书并对本书的完稿提出了诸多有益的建议。本书得到了南京航空航天大学“十四五”规划教材项目的支持，在此一并表示衷心的感谢。感谢清华大学出版社为提高本书出版质量付出的努力。限于作者水平，书中错误和不足之处在所难免，敬请读者不奢指正。
作者
2022年8月
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