| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·工程中的应力集中概述 | 第7页 |
| ·工程设计中的不确定因素 | 第7-8页 |
| ·结构可靠性研究概述 | 第8-10页 |
| ·神经网络技术的发展概况 | 第10-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 结构可靠性的基本理论和神经网络基础 | 第15-36页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·结构可靠性的基本假设 | 第15-16页 |
| ·结构可靠性理论和数值方法 | 第16-21页 |
| ·可靠度和可靠性指标 | 第16-19页 |
| ·结构可靠度计算的常用方法 | 第19-21页 |
| ·神经网络基础 | 第21-26页 |
| ·神经网络的优点 | 第23页 |
| ·神经网络的基本性质 | 第23-24页 |
| ·人工神经元结构及其模型 | 第24-26页 |
| ·神经网络模型 | 第26页 |
| ·BP 神经网络结构及其学习算法 | 第26-31页 |
| ·BP 算法及公式推导 | 第28-31页 |
| ·BP 网络训练过程 | 第31-32页 |
| ·BP 神经网络设计原则 | 第32-35页 |
| ·网络层数的选取 | 第32-33页 |
| ·隐含层神经元数目的选取 | 第33-34页 |
| ·初始权值的选取 | 第34页 |
| ·学习速率的选取 | 第34-35页 |
| ·期望误差的选取 | 第35页 |
| ·BP 神经网络的主要功能 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于神经网络技术的局部应力集中的结构可靠性分析 | 第36-57页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·应力集中在机械工程中的重要性 | 第37-38页 |
| ·应力集中概述 | 第38-42页 |
| ·应力集中的概念 | 第38页 |
| ·产生应力集中的因素 | 第38-39页 |
| ·应力集中系数与基准应力 | 第39-40页 |
| ·降低应力集中的方法 | 第40-42页 |
| ·应用神经网络技术模拟应力集中系数 | 第42-55页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第42-44页 |
| ·一侧有台肩平面的圆轴的弯曲 | 第44-48页 |
| ·一侧有台肩平面的圆轴的扭转 | 第48-52页 |
| ·筒壁有小圆孔的厚壁圆筒 | 第52-55页 |
| ·可靠性分析数值算例 | 第55-56页 |
| ·承受弯曲的台肩平面圆轴的可靠性分析 | 第55页 |
| ·承受扭转的台肩平面圆轴的可靠性分析 | 第55-56页 |
| ·承受内压的筒壁有小圆孔的厚壁圆筒的可靠性分析 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 应用FEM-NN-MCS 法模拟应力集中系数的结构可靠性分析 | 第57-69页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·FEM-NN-MCS 法 | 第58-59页 |
| ·数值算例 | 第59-68页 |
| ·承受弯曲的台肩平面圆轴的可靠性分析 | 第60-64页 |
| ·承受扭转的台肩平面圆轴的可靠性分析 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 结论和展望 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 摘要 | 第79-82页 |
| ABSTRACT | 第82-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的主要科研成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 导师及作者简介 | 第88页 |