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基于神经网络的登机桥结构离散优化方法及应用

第1章 绪论第1-18页
 1.1 论文研究的背景第9-11页
 1.2 国内外有关的发展概况第11-15页
  1.2.1 国内外登机桥的发展概况第11-12页
  1.2.2 神经网络的应用范围和发展动态第12-13页
  1.2.3 优化理论的现状和发展动态第13-15页
 1.3 课题研究的目的和意义第15-16页
 1.4 论文结构及主要研究内容第16-18页
  1.4.1 论文的组织结构第16-17页
  1.4.2 主要研究内容第17-18页
第2章 旅客登机桥有限元模型的建立第18-44页
 2.1 旅客登机桥简介第18-21页
 2.2 ANSYS有限元分析软件介绍第21-23页
 2.3 登机桥载荷参数说明第23-27页
  2.3.1 地板面载荷大小及作用方式第24页
  2.3.2 雪载荷大小及作用方式第24页
  2.3.3 风载载荷大小及作用方式第24-25页
  2.3.4 制动惯性力第25页
  2.3.5 登机桥自重载荷第25页
  2.3.6 接机口重量的转化处理第25-27页
 2.4 登机桥有限元模型的建立第27-33页
  2.4.1 登机桥有限元建模说明第27-31页
  2.4.2 祸合点的确定第31页
  2.4.3 登机桥结构约束处理第31-32页
  2.4.4 登机桥有限元模型计算简图第32-33页
 2.5 静力学计算结果分析第33-36页
  2.5.1 应力结果第33-34页
  2.5.2 位移结果第34页
  2.5.3 动态特性计算结果第34-35页
  2.5.4 登机桥结构稳定性计算第35-36页
 2.6 优化对象的输入与输出对应关系第36-43页
 2.7 本章小结第43-44页
第3章 神经网络的模型选取及网络训练第44-71页
 3.1 神经网络概述第45-47页
 3.2 神经网络的基本学习方法第47-51页
  3.2.1 神经网络基本的学习机理第47-49页
  3.2.2 学习方式——有指导的学习和没有指导的学习第49-50页
  3.2.3 学习规则第50-51页
 3.3 BP神经网络的数学描述第51-54页
  3.3.1 网络拓扑结构第51页
  3.3.2 BP算法的数学模型第51-54页
 3.4 神经网络的组织结构第54-62页
  3.4.1 神经动力学模型第54-55页
  3.4.2 网络的结构与设计第55-60页
  3.4.3 输入数据的设计与准备第60-62页
 3.5 面向 MATLAB的 BP神经网络方法的实现第62-70页
  3.5.1 MATLAB神经网络工具箱简介第62-63页
  3.5.2 基于 MATLAB神经网络工具箱的 BP神经网络设计第63-64页
  3.5.3 网络训练第64-70页
 3.6 本章小节第70-71页
第4章 优化模型目标函数和约束方程的建立第71-78页
 4.1 优化设计的理论基础第71-73页
  4.1.1 概述第71页
  4.1.2 最优化问题的数学模型和基本分类第71-73页
 4.2 登机桥结构参数优化的数学模型第73-77页
  4.2.1 设计变量的选取第73-74页
  4.2.2 目标函数的建立第74-75页
  4.2.3 约束方程的建立第75-77页
 4.3 本章小结第77-78页
第5章 离散优化方法的建立及优化实现第78-92页
 5.1 优化数学方法的确定第78-80页
  5.1.1 分析目标函数和约束方程的形式第78页
  5.1.2 单目标非线性约束的规划问题的解法分析第78-79页
  5.1.3 混合变量优化的基本原理与方法第79-80页
 5.2 优化计算工具的选择第80-83页
  5.2.1 MATLAB与其它语言的比较第80-81页
  5.2.2 MATLAB优化计算程序的特点第81-83页
 5.3 混合变量优化计算的实现第83-87页
  5.3.1 连续变量的优化第83-85页
  5.3.2 离散变量的优化第85页
  5.3.3 离散变量优化处理程序流程第85-87页
 5.4 MATLAB程序设计第87-89页
  5.4.1 程序设计思路第87页
  5.4.2 程序的执行过程和流程图第87-89页
 5.5 计算结果及分析第89-91页
 5.6 本章小结第91-92页
第6章 全文总结及进一步的展望第92-94页
 6.1 全文总结第92页
 6.2 进一步的展望第92-94页
参考文献第94-96页
致谢第96-97页
攻读硕士学位期间的论文发表和科研工作情况第97页

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