| 1. 概述 | 第1-24页 |
| ·结构动力优化设计简介 | 第8-15页 |
| ·结构动力特性优化设计 | 第9-12页 |
| ·结构动力响应优化设计 | 第12-14页 |
| ·结构动力灵敏度分析 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络理论与应用简介 | 第15-18页 |
| ·遗传算法简介 | 第18-19页 |
| ·振动试验夹具设计 | 第19-22页 |
| ·本文主要工作 | 第22-24页 |
| 2. 动力学建模与模态分析 | 第24-44页 |
| ·多自由度系统的理论模态分析 | 第24-26页 |
| ·多体系统动力学分析方法 | 第26-30页 |
| ·多刚体系统动力学建模 | 第27-29页 |
| ·柔性多体系统动力学建模 | 第29-30页 |
| ·柔性多体平面运动的动力学控制方程 | 第30-33页 |
| ·离心力作用对模态参数的影响 | 第33-44页 |
| ·振动-离心试验系统动力学方程 | 第33-39页 |
| ·振动-离心试验系统刚体动力学模型 | 第39-44页 |
| 3. 振动试验夹具设计 | 第44-53页 |
| ·力学环境试验夹具设计 | 第44-48页 |
| ·基于计算智能的振动-离心复合试验夹具优化设计思路与步骤 | 第48-53页 |
| ·优化设计数学模型 | 第49-51页 |
| ·频率优化方法和步骤 | 第51-53页 |
| 4. 利用人工神经网络方法建立夹具动力优化模型 | 第53-72页 |
| ·BP神经网络原理和训练算法 | 第53-57页 |
| ·人工神经元 | 第53-54页 |
| ·误差逆传播校正方法 | 第54-56页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第56-57页 |
| ·神经网络训练样本的计算 | 第57-65页 |
| ·ANSYS及APDL语言简介 | 第57-59页 |
| ·振动-离心复合试验夹具模型及有限元分析 | 第59-65页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第65-72页 |
| ·结构与BP网络模型 | 第65-66页 |
| ·初始值的选取 | 第66页 |
| ·传递函数和训练算法的确定 | 第66-72页 |
| 5. 利用遗传算法实现夹具动力优化搜索 | 第72-79页 |
| ·遗传算法及其原理 | 第72-74页 |
| ·序列无约束优化方法在夹具优化设计中的应用 | 第74-75页 |
| ·基于BP神经网络的遗传算法优化 | 第75-77页 |
| ·染色体解码与编码 | 第75页 |
| ·约束条件的处理方法 | 第75-76页 |
| ·遗传算子 | 第76页 |
| ·数据转换与处理 | 第76-77页 |
| ·优化结果分析与比较 | 第77-79页 |
| 6. 方法和问题讨论 | 第79-82页 |
| ·振动-离心复合试验技术 | 第79页 |
| ·分析计算中的问题讨论 | 第79-82页 |
| 7. 结语 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 声明 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |