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基于BP神经网络的复合材料层合壳稳定性优化设计

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-21页
   ·课题背景第9-11页
   ·层合结构在国内外的研究现状第11-15页
   ·人工神经网络简介第15-20页
     ·人工神经网络的生物学基础第15-16页
     ·人工神经网络模型第16-17页
     ·人工神经网络的特点第17-18页
     ·人工神经网络的结构第18-20页
   ·本文的主要研究内容第20-21页
第2章 复合材料层合壳的屈曲稳定及其分析方法第21-30页
   ·引言第21-22页
   ·复合材料层合壳稳定性的基本控制方程第22-28页
     ·Love- Kirchhoff 假设第22-23页
     ·几何方程第23-24页
     ·本构方程第24-26页
     ·平衡方程第26-27页
     ·边界条件第27-28页
   ·圆柱壳屈曲分析的常用方法第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 复合材料层合壳稳定性优化的试验设计第30-35页
   ·引言第30页
   ·正交试验设计方法第30-33页
     ·正交试验设计方法简介第30-31页
     ·正交表的构造第31-32页
     ·正交实验设计方法的特点第32-33页
   ·正交试验设计方法在本文中的应用第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第4章 复合材料层合壳稳定性的有限元分析第35-46页
   ·引言第35-36页
   ·复合材料层合壳稳定性分析的有限元模拟第36-43页
     ·问题描述第36页
     ·结构模型的建立第36-37页
     ·材料属性的设置及和截面属性的创建第37-40页
     ·边界条件及分析步的设定第40-41页
     ·划分网格第41页
     ·求解及结果分析第41-43页
     ·临界屈曲荷载的确定第43页
   ·试验结果数据样本的建立第43-44页
   ·本章小结第44-46页
第5章 复合材料层合壳稳定性优化在BP 神经网络中的实现第46-60页
   ·引言第46页
   ·BP 神经网络算法基本原理第46-51页
   ·圆柱壳稳定性优化在BP 神经网络上的实现第51-59页
     ·训练样本的获取第51-53页
     ·神经网络结构的建立第53-54页
     ·改进BP 神经网络的训练用函数第54-55页
     ·网络应用实现第55-58页
     ·层合壳稳定性优化的实现第58-59页
   ·本章小结第59-60页
结论与展望第60-61页
参考文献第61-66页
致谢第66页

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