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基于可靠度的桁架结构优化设计研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·研究背景及其意义第10页
   ·现代人工智能优化方法简介第10-12页
     ·遗传算法第11页
     ·模拟退火算法第11页
     ·蚁群算法第11-12页
   ·基于可靠度结构优化理论的发展历史与研究现状第12-14页
     ·国内外可靠度理论发展概况第12页
     ·基于可靠度的结构优化国外研究现状第12-14页
   ·论文的主要工作第14-16页
第2章 粒子群优化算法第16-21页
   ·算法简介第16-18页
   ·对粒子群优化算法的几种经典改进第18-20页
     ·基于改进惯性权重的粒子群优化算法第18页
     ·引入模拟系统对算法参数的动态调整第18-19页
     ·带收缩因子的粒子群算法第19-20页
     ·离散粒子群优化算法第20页
   ·小结第20-21页
第3章 信息熵改进的粒子群算法第21-37页
   ·信息熵基本理论第21-22页
     ·信息熵的概念第21页
     ·最大熵准则第21-22页
   ·基于信息熵改进的粒子群算法第22-31页
     ·用信息熵度量群体多样性的适应值第23-24页
     ·粒子群参数的自适应调节机制第24-26页
     ·改进的粒子群算法步骤及其流程第26-27页
     ·函数测试及其结果分析第27-31页
   ·信息熵改进的粒子群算法在结构优化中的应用第31-36页
     ·结构应力信息熵理论第31-33页
     ·改进的算法在工程算例中的应用第33-36页
   ·小结第36-37页
第4章 工程结构可靠性分析第37-54页
   ·结构体系可靠度基本理论第37-42页
     ·影响结构评价的不确定因素第37页
     ·极限状态理论第37-38页
     ·结构失效模式状态第38-41页
     ·联合验算点确定第41-42页
   ·基于结构单元可靠度的优化设计第42-53页
     ·加权线性响应面法第43-47页
     ·加权非线性响应面法第47-51页
     ·算例分析第51-53页
   ·小结第53-54页
第5章 基于可靠度的改进粒子群算法及其应用第54-61页
   ·建立改进算法模型第54-56页
   ·工程算例应用第56-60页
   ·小结第60-61页
结论与展望第61-63页
参考文献第63-69页
附录第69-82页
致谢第82-83页
作者简介第83-84页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第84-85页

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