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重型轨道车体强度分析及底架结构优化设计

致谢第5-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第13-17页
    1.1 论文的研究背景和意义第13-14页
    1.2 国内外相关领域研究现状第14-15页
    1.3 结构优化设计的应用第15-16页
    1.4 论文主要内容及目标第16-17页
2 车体结构强度分析第17-37页
    2.1 轨道车车体结构简介第17-19页
        2.1.1 车体结构的主要组成第18页
        2.1.2 车体结构材料属性第18-19页
    2.2 有限元法的应用第19-20页
        2.2.1 有限元法基本原理第19-20页
    2.3 建立车体有限元模型第20-23页
        2.3.1 车体模型的简化第20-21页
        2.3.2 连接方式的模拟第21页
        2.3.3 单元类型的选择第21页
        2.3.4 网格划分的准则第21-22页
        2.3.5 有限元模型的生成第22-23页
    2.4 车体强度计算分析第23-32页
        2.4.1 载荷及工况的确定第23-25页
        2.4.2 垂向载荷工况第25-26页
        2.4.3 纵向压缩工况第26-27页
        2.4.4 纵向拉伸工况第27-28页
        2.4.5 救援吊工况第28-29页
        2.4.6 整体起吊工况第29-30页
        2.4.7 运行牵引工况第30-31页
        2.4.8 组合冲击工况第31-32页
    2.5 车体模态计算分析第32-34页
        2.5.1 模态计算分析第32-33页
        2.5.2 模态分析方法第33页
        2.5.3 模态评定标准第33页
        2.5.4 模态分析结果第33-34页
    2.6 车体结构强度和刚度评定第34-36页
        2.6.1 车体强度评定第34-35页
        2.6.2 车体刚度评定第35-36页
    2.7 本章小结第36-37页
3 底架结构优化设计第37-67页
    3.1 结构优化概述第37页
    3.2 优化平台的选择第37-38页
    3.3 确定性优化设计第38-39页
    3.4 基于近似模型的试验设计第39-51页
        3.4.1 试验设计方法第39-40页
        3.4.2 定义因子水平第40-42页
        3.4.3 确定输出响应第42-43页
        3.4.4 执行试验设计第43-46页
        3.4.5 DOE结果分析第46-51页
    3.5 建立车体近似模型第51-58页
        3.5.1 数学近似模型法第51-52页
        3.5.2 建立近似模型方法第52-54页
        3.5.3 近似模型方案及配置第54-55页
        3.5.4 方案对比及误差分析第55-58页
    3.6 底架结构优化设计第58-66页
        3.6.1 制定优化策略第58-59页
        3.6.2 优化设计方案第59-60页
        3.6.3 选择优化算法第60-61页
        3.6.4 算法参数配置第61-62页
        3.6.5 确定性优化结果第62-66页
    3.7 本章小结第66-67页
4 优化方案可靠性分析第67-79页
    4.1 鲁棒性(Robust)分析第67-70页
        4.1.1 田口SNR水平分析第68-69页
        4.1.2 Sigma水平分析第69-70页
    4.2 鲁棒性分析方法第70-71页
    4.3 Sigma分析原理第71-72页
    4.4 Sigma水平计算第72-76页
    4.5 可靠性优化设计第76-78页
    4.6 本章小结第78-79页
5 组合优化及结果验证第79-93页
    5.1 制定组合优化策略第79-80页
    5.2 选择优化方法第80-81页
    5.3 算法参数配置第81-82页
        5.3.1 霍克-吉维斯算法配置第81页
        5.3.2 二阶可靠性评价方法第81-82页
    5.4 组合优化设计第82-86页
    5.5 组合优化结果第86-87页
    5.6 优化结果验证第87-92页
    5.7 本章小结第92-93页
6 结论与展望第93-95页
    6.1 论文结论第93-94页
    6.2 论文展望第94-95页
参考文献第95-99页
作者简历第99-102页
学位论文数据集第102页

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