特殊材料的力学参数等效化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外等效化方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络简介 | 第13-18页 |
| ·人工神经网络的生物基础 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络模型 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的特点及基本功能 | 第16-17页 |
| ·神经网络的分类 | 第17-18页 |
| ·主要研究工作 | 第18-21页 |
| ·主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文章节介绍 | 第19-21页 |
| 第二章 基于神经网络的等效化数值方法 | 第21-27页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·有限元建模与分析 | 第21-23页 |
| ·有限元简介 | 第21-22页 |
| ·有限元建模与分析 | 第22-23页 |
| ·BP神经网络的实现 | 第23-25页 |
| ·等效化分析模式 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 复合材料的等效化研究 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·复合材料压力容器模型 | 第27-29页 |
| ·训练样本的获取 | 第29-31页 |
| ·网络的训练和测试 | 第31-32页 |
| ·等效化结果与验证 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 格栅材料的等效化研究 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·等胞密度格栅材料的等效化 | 第36-40页 |
| ·等胞密度格栅材料模型 | 第36-37页 |
| ·训练样本的获取 | 第37-38页 |
| ·网络的训练和测试 | 第38页 |
| ·等效化结果与验证 | 第38-40页 |
| ·非等胞密度格栅材料的等效化 | 第40-46页 |
| ·非等胞密度格栅材料模型 | 第40-41页 |
| ·训练样本的获取 | 第41-43页 |
| ·网络的训练和测试 | 第43-44页 |
| ·等效化结果与验证 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 引入偶应力的格栅材料等效化研究 | 第47-58页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·偶应力理论简介 | 第47-50页 |
| ·等胞密度格栅材料的等效化 | 第50-52页 |
| ·非等胞密度格栅材料的等效化 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 神经网络的改进 | 第58-64页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·LM算法改进的BP神经网络 | 第58-60页 |
| ·改进前后神经网络的性能比较 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
