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基于人工神经网络和ARMA模型的结构参数识别方法研究的开题报告
一、选题背景和意义
结构参数识别技术是结构健康监测与评估的重要手段之一，具有广阔的应用前景。目前，已有许多结构参数识别方法被提出，其中基于人工神经网络和时间序列模型（如ARMA模型）的方法越来越受到研究者的关注。人工神经网络具有非线性、自适应能力，可以处理输入输出之间的复杂关系；而ARMA模型则可以对数据进行时间序列分析，提取结构系统的频率响应特征，用于识别结构的动力学特性。将两者结合，可以更准确地进行结构参数识别。因此，本研究旨在通过基于人工神经网络和ARMA模型的结构参数识别方法，提高结构健康监测与评估的精度和可靠性。
二、研究内容和方法
本研究将分为以下几个步骤：
1.收集并预处理结构的响应数据，包括加速度传感器或振动传感器采集的结构动态响应数据等。
2.基于ARMA模型对结构系统的频率响应特征进行提取，并生成对应的输入输出数据集。
3.建立基于人工神经网络的结构参数识别模型，对结构系统的动态特性进行学习和分类。
4.验证识别模型的准确性和可靠性，与其他结构参数识别方法进行比较。
5.最终通过真实工程实例的应用验证方法的有效性。
三、预期成果和意义
通过开展本研究，预期可以获得以下成果：
1.建立一种新的基于人工神经网络和ARMA模型的结构参数识别方法。
2.验证该方法在结构健康监测与评估领域的应用效果和优越性。
3.为结构参数识别技术的发展和应用提供新的思路和方法。
4.为我国结构健康监测与评估事业的发展做出积极贡献。
四、研究计划与进度安排
本研究预计在3年内完成，具体进度如下：
第一年：
1.收集结构响应数据，进行预处理和分析。
2.学习ARMA模型的原理，尝试对应用数据进行模型建立和分析。
3.学习人工神经网络的原理和常见结构，针对结构健康监测与评估问题设计合适的人工神经网络模型。
第二年：
1.建立基于ARMA模型和人工神经网络的结构参数识别模型。
2.验证和优化识别模型的准确性和可靠性，对不同工况的结构数据进行测试，与其他结构参数识别方法进行对比。
3.准备研究文献和实验的中期报告。
第三年：
1.进行真实工程实例的应用验证，对模型的实际效果进行评估。
2.撰写学位论文，准备答辩。
五、研究经费预算与资金来源
本研究所需的经费主要包括实验设备、软件、材料等，初步预算为60万元。该项研究经费将由国家自然科学基金等部门提供资金。