基于人工神经网络的船舶结构轻量化研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·船舶轻量化研究现状 | 第14-17页 |
| ·轻量化的基本理论 | 第14-15页 |
| ·船舶结构优化研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 全船有限元分析 | 第19-51页 |
| ·有限元的基本思想 | 第19-21页 |
| ·船舶的主要参数 | 第21-22页 |
| ·船舶总体布置 | 第22-23页 |
| ·全船有限元模型 | 第23-28页 |
| ·全船结构静力分析 | 第28-37页 |
| ·载荷 | 第28-30页 |
| ·边界条件 | 第30-31页 |
| ·强度准则 | 第31-32页 |
| ·静力分析结果 | 第32-37页 |
| ·全船结构动力特性分析 | 第37-50页 |
| ·附连水的计算 | 第37-44页 |
| ·船舶激振频率禁区 | 第44-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 灵敏度分析 | 第51-65页 |
| ·灵敏度基本理论 | 第51-53页 |
| ·全船结构的灵敏度分析 | 第53-64页 |
| ·参数试验法的实施 | 第53-57页 |
| ·最大等效应力灵敏度 | 第57-59页 |
| ·最大剪应力灵敏度 | 第59-60页 |
| ·全船总质量灵敏度 | 第60-61页 |
| ·全船第 1 阶固有频率灵敏度 | 第61-62页 |
| ·全船第 2 阶固有频率灵敏度 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 BP 神经网络的实现 | 第65-83页 |
| ·BP 神经网络 | 第65-71页 |
| ·BP 神经网络的学习规则 | 第65-68页 |
| ·BP 神经网络的设计及训练步骤 | 第68-71页 |
| ·试验设计 | 第71-73页 |
| ·正交试验法 | 第71-73页 |
| ·全船 BP 神经网络的实现 | 第73-81页 |
| ·船舶 BP 神经网络 | 第73页 |
| ·BP 神经网络相关函数的选择 | 第73页 |
| ·BP 神经网络的输入与输出 | 第73-74页 |
| ·样本的创建 | 第74-75页 |
| ·BP 神经网络的训练与检验 | 第75-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 全船结构优化 | 第83-105页 |
| ·优化的基本理论 | 第83-85页 |
| ·优化方法分类 | 第83-84页 |
| ·优化问题的一般处理步骤 | 第84页 |
| ·优化设计三要素 | 第84-85页 |
| ·全船结构优化研究 | 第85-103页 |
| ·设计变量 | 第85页 |
| ·目标函数 | 第85-87页 |
| ·约束条件 | 第87-90页 |
| ·优化结果及分析 | 第90-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第六章 总结与展望 | 第105-109页 |
| ·总结 | 第105-106页 |
| ·论文的创新性及意义 | 第106页 |
| ·展望 | 第106-109页 |
| 参考文献 | 第109-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 附录 A 硕士期间的成果和奖励 | 第115-117页 |
| 附录 B | 第117-160页 |
