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两自由度协调输弹器动力学分析与结构优化

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第8-15页
    1.1 选题的背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 刚柔耦合动力学第9-10页
        1.2.2 火炮结构优化设计第10页
        1.2.3 代理模型技术第10-11页
        1.2.4 区间不确定优化第11-13页
    1.3 本文主要研究内容第13-15页
2 两自由度协调输弹器动力学建模与仿真第15-41页
    2.1 两自由度协调输弹器结构及原理第15-16页
    2.2 协调过程刚柔耦合动力学建模第16-25页
        2.2.1 协调过程主要参数的确定第17-19页
        2.2.2 ADAMS中柔性体的建模方法第19-20页
        2.2.3 协调臂柔性体建立第20-23页
        2.2.4 刚柔耦合动力学建模第23-25页
    2.3 协调过程联合仿真第25-35页
        2.3.1 联合仿真原理第25-26页
        2.3.2 联合仿真基本设置第26-27页
        2.3.3 PID控制第27-28页
        2.3.4 协调过程运动规律第28-29页
        2.3.5 控制系统搭建第29-30页
        2.3.6 联合仿真结果分析第30-35页
    2.4 输弹过程动力学仿真第35-39页
        2.4.1 输弹过程动力学建模第35-37页
        2.4.2 仿真结果分析第37-39页
    2.5 本章小结第39-41页
3 底座结构优化第41-55页
    3.1 结构优化理论第41-42页
        3.1.1 结构优化数学模型第41页
        3.1.2 SQP算法第41-42页
    3.2 拓扑优化理论第42-44页
        3.2.1 拓扑优化变密度法原理第42-44页
        3.2.2 拓扑优化响应第44页
    3.3 底座拓扑优化第44-49页
        3.3.1 底座有限元模型第44-46页
        3.3.2 拓扑优化设置第46页
        3.3.3 拓扑优化结果第46-48页
        3.3.4 底座新结构设计第48-49页
    3.4 底座尺寸优化第49-54页
        3.4.1 底座尺寸优化的设计变量第49-50页
        3.4.2 底座尺寸优化约束条件第50-51页
        3.4.3 底座尺寸优化结果第51-53页
        3.4.4 底座新结构验证第53-54页
    3.5 本章小结第54-55页
4 基于神经网络的参数不确定性协调过程动力学代理模型建模第55-67页
    4.1 协调过程不确定性参数分析第55-57页
    4.2 人工神经网络第57-60页
        4.2.1 人工神经网络原理第57-58页
        4.2.2 BP神经网络第58-59页
        4.2.3 RBF神经网络第59-60页
    4.3 神经网络代理模型检测标准第60页
    4.4 拉丁超立方采样第60-61页
    4.5 协调过程动力学代理模型建立第61-66页
        4.5.1 协调过程刚柔耦合动力学分析获取样本数据第61页
        4.5.2 BP神经网络代理模型第61-62页
        4.5.3 GA-BP神经网络代理模型第62-64页
        4.5.4 RBF神经网络代理模型第64-66页
        4.5.5 代理模型精度对比第66页
    4.6 本章小结第66-67页
5 基于代理模型的协调臂不确定性结构优化第67-77页
    5.1 粒子群优化算法理论第67-69页
    5.2 区间数不确定优化第69-72页
        5.2.1 区间优化模型的描述第69-70页
        5.2.2 区间序关系转换模型第70-72页
    5.3 协调臂不确定性结构优化第72-76页
        5.3.1 目标函数的建立第72-73页
        5.3.2 优化过程第73-74页
        5.3.3 优化结果及验证第74-76页
    5.4 本章小结第76-77页
6 总结与展望第77-79页
    6.1 全文总结第77-78页
    6.2 研究展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页

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