基于VC平台的甲板起重机总体结构设计系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·论文研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究的现状 | 第10-16页 |
| ·起重机CAD技术的发展 | 第10-11页 |
| ·神经网络技术的发展 | 第11-14页 |
| ·结构优化技术的发展 | 第14-16页 |
| ·论文结构及主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·论文的结构 | 第16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 甲板起重机总体结构计算模型设计 | 第18-37页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·有限元方法的基本理论 | 第18-21页 |
| ·几种有限元单元在起重机分析中的应用 | 第21-23页 |
| ·板壳单元在起重机有限元分析中的应用 | 第21-22页 |
| ·三维杆单元和实体单元在起重机有限元分析中的应用 | 第22-23页 |
| ·甲板起重机的性能指标和基本结构 | 第23-24页 |
| ·甲板起重机结构计算的基本方法 | 第24-33页 |
| ·概述 | 第24页 |
| ·强度计算校核 | 第24-28页 |
| ·稳定性计算校核 | 第28-31页 |
| ·刚度计算校核 | 第31-33页 |
| ·计算模型结果与有限元模型分析结果比较 | 第33-36页 |
| ·两种不同方法的计算结果 | 第33-35页 |
| ·两种不同方法计算结果的启示 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于BP神经网络的臂架结构设计 | 第37-56页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·BP神经网络的算法原理 | 第37-41页 |
| ·BP神经网络简介 | 第37-39页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第39-40页 |
| ·神经网络的激活函数 | 第40页 |
| ·神经网络的反馈调节 | 第40-41页 |
| ·BP神经网络样本模型的建立 | 第41-50页 |
| ·ANSYS中建立APDL文件的方法 | 第41-43页 |
| ·ANSYS中臂架结构的APDL文件的实现 | 第43-46页 |
| ·基于VC++的样本模型可视化的原理与流程 | 第46-47页 |
| ·基于VC++的APDL参数化总体界面的实现 | 第47-50页 |
| ·BP神经网络的训练与测试 | 第50-54页 |
| ·概述 | 第50页 |
| ·神经网络工具箱简介 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络的训练与测试 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 基于VC++的甲板起重机程序设计 | 第56-67页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·VC++简介 | 第56-59页 |
| ·C++语言的特性 | 第56-57页 |
| ·C++语言开发工具Visua1 C++ | 第57-58页 |
| ·Visua1 C++应用程序的创建过程 | 第58-59页 |
| ·基于VC++的甲板起重机设计可视化的实现 | 第59-66页 |
| ·基本原理与流程 | 第59-60页 |
| ·起重机结构计算的程序设计实例 | 第60-63页 |
| ·BP神经网络的VC++实现 | 第63-66页 |
| ·本章小节 | 第66-67页 |
| 第5章 全文总结及进一步的研究工作 | 第67-69页 |
| ·全文总结 | 第67-68页 |
| ·进一步的研究工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研情况 | 第73页 |
