本书系统地阐述了土木工程结构混合试验模型更新方法基本理论的主要研究成果。全书共7章：第1章概述了模型更新混合试验方法的研究进展；第2章论述了基于多步恢复力反馈的Runge-Kutta算法；第3章论述了基于神经网络的在线模型更新方法；第4章论述了基于UKF模型的参数更新方法；第5章论述了基于AUPF模型的参数更新方法；第6章论述了基于模型更新的子结构拟静力混合试验方法；第7章论述了基于多尺度模型更新的混合试验方法。 本书可供从事土木工程、车辆工程、机械工程、航空航天工程、海洋工程、工程力学等专业的师生及科研人员参考，也可作为相关专业高校高年级本科生和研究生的学习用书。

第1章 绪论
1.1 国内外研究现状
1.2 本书主要工作
第2章 基于多步恢复力反馈的Runge-Kutta算法
2.1 RK数值积分方法
2.2 RK算法稳定性分析
2.3 RK算法精度分析
2.4 稳定性及精度算例验证
2.5 单步恢复力反馈法及其算例验证
2.6 多步恢复力反馈法及其算例验证
第3章 基于神经网络的在线模型更新方法
3.1 在线BP神经网络算法
3.2 在线BP神经网络算法验证
3.3 在线BP神经网络算法的鲁棒性分析
3.4 在线自适应神经网络算法
3.5 在线自适应神经网络算法鲁棒性分析
3.6 在线自适应神经网络混合模拟方法
3.7 在线泛化神经网络算法
第4章 基与UKF模型的参数更新方法
4.1 UKF算法
4.2 磁流变阻尼器Bouc-Wen模型参数敏感性分析
4.3 磁流变阻尼器模型参数识别验证
4.4 UKF算法参数影响分析
4.5 基于UKF磁流变阻尼器模型更新混合试验数值仿真
第5章 基 AUPF模型的参数更新方法
5.1 AUPF算法原理
5.2 AUPF算法实现步骤
5.3 AUPF算法验证
5.4 OpenSees模型更新实现方法
5.5 防屈曲支撑结构模型更新混合模拟仿真
5.6 三跨隔震桥梁结构模型更新混合模拟仿真
第6章 基于模型更新的子结构拟静力混合试验方法
6.1 基于模型更新的子结构拟静力混合试验方法
6.2 基于统计的UKF模型更新方法
6.3 模型更新子结构拟静力混合试验数值模拟
第7章 基于多尺度模型更新的混合试验方法
7.1 CKF模型更新方法
7.2 统计CKF模型更新方法
7.3 自复位摩擦耗能支撑结构基于多尺度模型更新的混合试验方法
参考文献