| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-18页 |
| ·论文研究内容及结构 | 第18-20页 |
| 2 支持向量机分类理论及其参数影响研究 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·支持向量机分类理论 | 第20-26页 |
| ·SVM 模型参数研究及其工具的运用 | 第26-29页 |
| ·基于支持向量机分类算法的显式空间分解方法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于 SVM 的 RBDO 方法 IAS-RBDO | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·改进的自适应采样方法 IAS 的提出 | 第31-39页 |
| ·基于 SVM 分类模型的 MCS 可靠性分析 | 第39-40页 |
| ·基于 IAS 的 RBDO 方法 IAS-RBDO 的提出 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 算例分析及工程应用 | 第44-51页 |
| ·双变量双约束的 RBDO 算例分析（数学算例一） | 第44-46页 |
| ·三变量单约束的 RBDO 算例分析（数学算例二） | 第46-47页 |
| ·蜂窝材料冲击试验问题实例验证 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·全文总结 | 第51-52页 |
| ·研究展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 附录 1 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第60页 |
