基于动态响应信号的神经网络结构参数预测

本课题研究利用神经网络，通过响应信号预测结构参数。相较于静态响应，动态响应信号更接近实际情况，能够提供更丰富的输入信息，进而提高预测精度。

'更丰富的输入信息'指的是动态响应信号相对于静态响应信号能够提供更多关于系统行为的信息。静态响应仅提供系统在某个特定时间点的输出，而动态响应则包含了系统在一段时间内的输出变化情况。

时间序列信息: 动态响应信号记录了系统的输出随时间的演变过程，因此可以观察到系统的动态行为和响应速度。这对于了解系统的反应时间、稳定性以及频率响应等方面非常重要。
动态行为特征: 通过对动态响应信号进行分析，可以提取出许多动态行为特征，如振荡频率、阻尼比、阶跃响应时间等。这些特征能够更全面地描述系统的动态性能。
故障诊断: 动态响应信号在系统出现故障或异常情况时通常会呈现出与正常情况不同的模式。通过对动态响应信号的分析，可以检测和诊断系统可能存在的故障或异常。

总的来说，相对于静态响应，动态响应信号提供了更多关于系统行为和性能的信息，可以帮助我们更准确地预测和理解结构参数。