基于代理模型的高速列车齿轮箱裂纹识别研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 裂纹识别的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 代理模型的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 本文结构和主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 代理模型技术 | 第20-30页 |
| 2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2 试验设计 | 第20-24页 |
| 2.3 代理模型函数构造方法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 多项式响应面法 | 第25页 |
| 2.3.2 人工神经网络法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 径向基函数法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 Kriging函数法 | 第27-28页 |
| 2.4 代理模型精度验证 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 高速列车齿轮箱裂纹识别研究 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于Kriging代理模型的裂纹识别步骤 | 第30-32页 |
| 3.3 数值算例 | 第32-34页 |
| 3.4 高速列车齿轮箱裂纹识别 | 第34-41页 |
| 3.4.1 齿轮箱模态分析 | 第34-37页 |
| 3.4.2 齿轮箱裂纹模型 | 第37-38页 |
| 3.4.3 拉丁超立方体抽样与代理模型构建 | 第38-39页 |
| 3.4.4 工况模拟与裂纹识别 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 运行状态下高速列车齿轮箱裂纹识别 | 第42-58页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 齿轮箱所受激励分析 | 第42-45页 |
| 4.2.1 外部激励 | 第42-43页 |
| 4.2.2 内部激励 | 第43-45页 |
| 4.3 整车动力学模型 | 第45-49页 |
| 4.4 齿轮箱动力学分析 | 第49-52页 |
| 4.4.1 瞬态动力学分析 | 第49-51页 |
| 4.4.2 谐响应分析 | 第51-52页 |
| 4.5 齿轮箱动力学代理模型 | 第52-57页 |
| 4.5.1 齿轮箱裂纹模型试验设计 | 第53-54页 |
| 4.5.2 齿轮箱裂纹动力学代理模型 | 第54-55页 |
| 4.5.3 齿轮箱运行状态下裂纹识别 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第66页 |
