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 |
