| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 极值载荷研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 极值理论研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 POT 模型的阈值选取研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第18-22页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第19-22页 |
| 第2章 BMM 模型与极值载荷确定 | 第22-34页 |
| 2.1 样本数据的厚尾诊断 | 第22-25页 |
| 2.2 区组极大值模型与广义极值分布 | 第25-27页 |
| 2.2.1 极值数据抽样 | 第25页 |
| 2.2.2 广义极值分布 | 第25-27页 |
| 2.3 GEV 分布的参数估计 | 第27-29页 |
| 2.3.1 极大似然法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 概率权矩法 | 第28-29页 |
| 2.4 确定最小样本容量 | 第29-30页 |
| 2.5 基于 GEV 分布的极值载荷分析 | 第30-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 少量样本下的极值载荷估计 | 第34-46页 |
| 3.1 POT 模型与广义帕累托分布 | 第34-38页 |
| 3.1.1 极值数据抽样 | 第34-35页 |
| 3.1.2 广义帕累托分布 | 第35-38页 |
| 3.2 GPD 参数估计 | 第38-40页 |
| 3.2.1 极大似然估计法 | 第38-39页 |
| 3.2.2 矩法（MOM） | 第39页 |
| 3.2.3 概率加权矩法 | 第39-40页 |
| 3.3 GPD 参数估计比较 | 第40-44页 |
| 3.3.1 建立参数估计的评价标准 | 第40-41页 |
| 3.3.2 样本容量对 GPD 参数估计的影响 | 第41-43页 |
| 3.3.3 参数大小对 GPD 参数估计的影响 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 POT 模型的阈值确定与优化 | 第46-62页 |
| 4.1 阈值选取方法 | 第46-49页 |
| 4.1.1 经验超越量均值函数图法 | 第46-47页 |
| 4.1.2 Hill 图法 | 第47页 |
| 4.1.3 矩估计图法 | 第47-48页 |
| 4.1.4 指数回归模型法 | 第48-49页 |
| 4.2 GPD 拟合优度检验 | 第49-52页 |
| 4.2.1 K-S 检验（Kolmogorov-Smirnov test） | 第49-50页 |
| 4.2.2 拟合优度检验 | 第50页 |
| 4.2.3 概率密度函数平均偏差 | 第50-51页 |
| 4.2.4 w~2和A~2检验 | 第51-52页 |
| 4.2.5 相关系数检验法 | 第52页 |
| 4.3 基于综合评价的最优阈值的确定方法 | 第52-56页 |
| 4.3.1 数据标准化 | 第53-55页 |
| 4.3.2 基于熵值的权重确定 | 第55-56页 |
| 4.4 随机数据模拟 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-62页 |
| 第5章 测试载荷数据实证 | 第62-78页 |
| 5.1 载荷样本统计特性 | 第62-64页 |
| 5.1.1 载荷样本获取与处理 | 第62-63页 |
| 5.1.2 载荷数据的厚尾诊断 | 第63-64页 |
| 5.2 确定设计载荷 | 第64-69页 |
| 5.2.1 POT 模型拟合各工况极值样本 | 第64-68页 |
| 5.2.2 极值载荷度量 | 第68-69页 |
| 5.3 确定均幅值极值载荷 | 第69-76页 |
| 5.3.1 BMM 模型度量幅值极值载荷 | 第69-73页 |
| 5.3.2 POT 模型度量幅值极值载荷 | 第73-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 第6章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
| 攻读硕士期间学术成果 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90页 |