| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-29页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 可靠度分析方法综述 | 第13-24页 |
| 1.2.1 一次二阶矩法 | 第14-18页 |
| 1.2.2 高次高阶矩法 | 第18-21页 |
| 1.2.3 响应面法 | 第21-22页 |
| 1.2.4 蒙特卡洛模拟法 | 第22-24页 |
| 1.3 隐式功能函数结构可靠度的研究现状 | 第24-27页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第24-25页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第25-27页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第27-29页 |
| 第2章 遗传算法及其改进 | 第29-45页 |
| 2.1 遗传算法的基本理论 | 第29-30页 |
| 2.2 简单遗传算法的基本操作 | 第30-36页 |
| 2.2.1 编码 | 第30-31页 |
| 2.2.2 适应度函数 | 第31-32页 |
| 2.2.3 选择算子 | 第32-33页 |
| 2.2.4 交叉算子 | 第33-34页 |
| 2.2.5 变异算子 | 第34-35页 |
| 2.2.6 算法设计 | 第35-36页 |
| 2.3 约束条件的处理 | 第36-37页 |
| 2.4 新改进的遗传算法 | 第37-44页 |
| 2.4.1 新改进遗传算法的随机变量的产生 | 第37-38页 |
| 2.4.2 约束条件的处理 | 第38-39页 |
| 2.4.3 新改进的交叉算子与变异算子 | 第39-42页 |
| 2.4.4 精英保留策略 | 第42页 |
| 2.4.5 新改进的遗传算法数值模拟 | 第42-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于RBF-IGA的隐式功能函数可靠度计算 | 第45-54页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第45-49页 |
| 3.1.1 BP神经网络 | 第45-47页 |
| 3.1.2 RBF神经网络 | 第47-48页 |
| 3.1.3 RBF与BP神经网络对比 | 第48-49页 |
| 3.2 结构功能函数的拟合 | 第49-51页 |
| 3.2.1 变量的设计 | 第49页 |
| 3.2.2 结构响应计算 | 第49-50页 |
| 3.2.3 结构功能函数拟合 | 第50-51页 |
| 3.3 RBF-IGA方法可靠度计算 | 第51-52页 |
| 3.4 工程算例1小概率可靠度计算 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 矮寨大桥钢桁架可靠度计算与结构优化 | 第54-65页 |
| 4.1 矮寨大桥钢桁架可靠度计算 | 第54-60页 |
| 4.1.1 工程概况 | 第54页 |
| 4.1.2 钢桁架模型建立 | 第54-55页 |
| 4.1.3 RBF神经网络构建钢桁架功能函数 | 第55-57页 |
| 4.1.4 钢桁架可靠度计算 | 第57-60页 |
| 4.2 钢桁架结构优化设计 | 第60-63页 |
| 4.2.1 钢桁架优化设计数学模型建立 | 第61页 |
| 4.2.2 钢桁架结构优化模型求解 | 第61-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间所撰写的学术论文目录) | 第72-73页 |
| 附录B (论文部分计算程序) | 第73-80页 |