| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 疲劳寿命的分散性 | 第13-18页 |
| 1.2.1 疲劳寿命分散性的来源 | 第13-17页 |
| 1.2.2 疲劳寿命分散性的描述 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 疲劳寿命建模常用的分布类型 | 第20-33页 |
| 2.1 对数正态分布 | 第20-21页 |
| 2.2 广义极值分布 | 第21-22页 |
| 2.2.1 极值分布的物理背景及推导 | 第21-22页 |
| 2.2.2 广义极值分布的性质 | 第22页 |
| 2.3 威布尔分布 | 第22-24页 |
| 2.3.1 威布尔分布的基本性质 | 第22-23页 |
| 2.3.2 参数估计 | 第23-24页 |
| 2.4 Birnbaum-Saunders分布及其扩展 | 第24-32页 |
| 2.4.1 Birnbaum-Saunders分布 | 第24-25页 |
| 2.4.2 Exponentiated Birnbaum-Saunders分布 | 第25-26页 |
| 2.4.3 Beta-Birnbaum-Saunders分布 | 第26-28页 |
| 2.4.4 Kumaraswamy-Birnbaum-Saunders分布 | 第28-29页 |
| 2.4.5 McDonald- Birnbaum-Saunders分布 | 第29-31页 |
| 2.4.6 参数估计 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 最大熵准则识别疲劳寿命分布 | 第33-43页 |
| 3.1 最大熵原理简介 | 第33页 |
| 3.2 最大熵准则 | 第33-35页 |
| 3.3 求解Lagrange算子 | 第35-36页 |
| 3.4 Nelder-Mead算法 | 第36-40页 |
| 3.4.1 算法思想 | 第36-38页 |
| 3.4.2 算法实现 | 第38-40页 |
| 3.5 算法总结 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 各疲劳寿命分布类型的对比分析 | 第43-77页 |
| 4.1 疲劳寿命分布类型的评价指标 | 第43-45页 |
| 4.1.1 总体拟合指标 | 第43-44页 |
| 4.1.2 尾部拟合指标 | 第44-45页 |
| 4.2 2024-T3Alclad铝合金疲劳寿命分布类型识别 | 第45-59页 |
| 4.2.1 对数正态分布、威布尔分布和广义极值分布 | 第45-49页 |
| 4.2.2 BS分布族 | 第49-53页 |
| 4.2.3 最大熵分布 | 第53-55页 |
| 4.2.4 分布类型的对比分析 | 第55-59页 |
| 4.3 2024-T351铝合金板裂纹扩展寿命分布类型识别 | 第59-75页 |
| 4.3.1 对数正态分布、威布尔分布和广义极值分布 | 第60-64页 |
| 4.3.2 BS分布族 | 第64-68页 |
| 4.3.3 最大熵分布 | 第68-71页 |
| 4.3.4 分布类型的对比分析 | 第71-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 附录A | 第85-87页 |
| 附录B | 第87-88页 |
