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基于灵敏度分析的桥式起重机箱梁结构动态优化设计

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景和意义第10-11页
    1.2 桥式起重机研究现状第11-14页
        1.2.1 国内外起重机的发展趋势第11页
        1.2.2 桥式起重机结构优化设计方法研究现状第11-13页
        1.2.3 桥式起重机箱梁优化设计的研究现状第13-14页
    1.3 结构动态优化设计研究现状第14-16页
    1.4 论文的主要研究内容第16-18页
2 桥式起重机箱梁结构有限元静动力学分析第18-33页
    2.1 桥式起重机的基本参数与设计要求第18-20页
        2.1.1 桥式起重机的组成第18页
        2.1.2 箱梁结构基本参数第18-19页
        2.1.3 箱梁结构性能要求第19-20页
    2.2 箱梁结构有限元模型的建立第20-23页
        2.2.1 有限元的理论基础第20-21页
        2.2.2 建立参数化几何模型第21-22页
        2.2.3 定义材料与划分网格第22-23页
    2.3 箱梁结构静态性能分析第23-27页
        2.3.1 静态力学分析理论第23-24页
        2.3.2 箱梁结构载荷分析第24-26页
        2.3.3 箱梁结构静态有限元计算结果分析第26-27页
    2.4 箱梁结构模态分析第27-30页
        2.4.1 模态分析理论第27-28页
        2.4.2 箱梁结构的模态分析第28-30页
    2.5 箱梁结构谐响应分析第30-32页
        2.5.1 谐响应分析理论第30-31页
        2.5.2 箱梁结构的谐响应分析第31-32页
    2.6 本章小结第32-33页
3 桥式起重机箱梁结构尺寸灵敏度分析第33-43页
    3.1 灵敏度分析理论第33-35页
        3.1.1 灵敏度分析的基本原理第33-34页
        3.1.2 灵敏度分析方法第34-35页
    3.2 箱梁结构灵敏度分析第35-42页
        3.2.1 箱梁结构的二阶模态频率灵敏度分析第35-39页
        3.2.2 箱梁结构的质量灵敏度分析第39-40页
        3.2.3 箱梁结构质量对二阶模态频率的灵敏度分析第40-42页
    3.3 本章小结第42-43页
4 BP神经网络建立箱梁动态优化模型第43-54页
    4.1 动态优化设计第43-44页
        4.1.1 动态优化设计理论第43页
        4.1.2 动态优化设计方法第43-44页
    4.2 BP神经网络的原理第44-46页
        4.2.1 神经网络概述第44-45页
        4.2.2 BP神经网络的组成及特点第45-46页
    4.3 确定箱梁结构动态优化设计的BP神经网络模型第46-53页
        4.3.1 BP神经网络结构设计第46-47页
        4.3.2 BP网络训练参数的确定第47-52页
        4.3.3 BP神经网络模型的训练与预测性能分析第52-53页
    4.4 本章小结第53-54页
5 遗传算法及神经网络的协同优化第54-73页
    5.1 遗传算法优化设计第54-60页
        5.1.1 遗传算法概述第54页
        5.1.2 多目标遗传算法NSGA-Ⅱ第54-56页
        5.1.3 NSGA-Ⅱ算法遗传操作参数改进第56-58页
        5.1.4 改进的NSGA-Ⅱ算法性能测试第58-60页
    5.2 箱梁结构优化设计的数学模型第60-63页
        5.2.1 目标函数的建立第60-61页
        5.2.2 设计变量的选取第61页
        5.2.3 约束条件的确定第61-63页
    5.3 基于遗传算法及神经网络的箱梁结构动态优化第63-70页
        5.3.1 NN-GA优化流程第63-65页
        5.3.2 优化过程监控第65-67页
        5.3.3 层次分析法优先优化结果第67-70页
    5.4 优化前后分析结果对比第70-72页
    5.5 本章小结第72-73页
6 总结与展望第73-75页
    6.1 总结第73-74页
    6.2 展望第74-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间发表的论文及所得的研究成果第79-80页
致谢第80-81页

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