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某雷达结构复杂封闭腔体模型简化方法的研究

致谢第1-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-13页
插图清单第13-15页
表格清单第15-16页
第一章 绪论第16-22页
   ·课题的研究背景与意义第16-17页
     ·研究课题的来源第16页
     ·课题的研究背景与意义第16-17页
   ·模型简化方法的国内外研究现状第17-21页
     ·自由度缩减法第18-19页
     ·模态综合技术第19页
     ·有限元修正技术第19-21页
   ·本文的主要研究内容和结构安排第21-22页
第二章 复杂封闭腔体模型简化方法的设计理论与技术第22-32页
   ·模态分析理论第22-23页
     ·模态分析的基本概述第22页
     ·模态分析的基本原理第22-23页
     ·模态分析的类型和方法第23页
   ·遗传算法基本理论第23-25页
     ·遗传算法的基本概述第23-24页
     ·遗传算法的基本步骤第24-25页
   ·BP 神经网络算法基本理论第25-27页
     ·BP 神经网络算法的基本概述第25-26页
     ·BP 神经网络算法的基本步骤第26-27页
   ·MATLAB 调用 ANSYS 的技术第27-30页
     ·基本概述第27-28页
     ·MATLAB 与 ANSYS 数据传递第28-29页
     ·MATLAB 调用 ANSYS 的方法第29-30页
   ·MATLAB 与 VB.NET 接口编程技术第30-32页
     ·基本概述第30页
     ·MATLAB 与 VB.NET 混合编程方法第30-32页
第三章 基于遗传算法和模型修正技术的模型简化方法第32-49页
   ·某雷达结构复杂封闭腔体模型简化的要求第32-41页
     ·复杂封闭腔体模型建模第32-33页
     ·复杂封闭腔体模态分析第33-40页
     ·模型简化的基本要求第40-41页
   ·基于遗传算法和模型修正技术的模型简化方法设计第41-47页
     ·模型简化问题的数学模型第41-42页
     ·模型简化方法的基本思路第42-43页
     ·模型简化方法的执行步骤第43-47页
   ·基于遗传算法和模型修正技术的模型简化方法结果分析第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第四章 基于 BP 神经网络算法对原模型简化方法的改进第49-60页
   ·基于遗传算法和模型修正技术的模型简化方法分析第49-50页
   ·基于 BP 神经网络算法对原模型简化方法的改进第50-56页
     ·改进模型简化方法的基本思路第50-51页
     ·改进模型简化方法的执行步骤第51-56页
   ·改进的模型简化方法的结果分析第56-58页
   ·两种模型简化方法的结果比较第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 复杂封闭腔体模型简化方法客户端软件的实现第60-71页
   ·客户端软件的功能需求第60页
   ·客户端软件的整体设计第60-68页
     ·客户端软件的框架设计第60-61页
     ·客户端软件的界面设计第61-64页
     ·客户端软件的技术实现第64-68页
   ·客户端软件的运行效果第68-70页
   ·本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-72页
   ·论文总结第71页
   ·全文展望第71-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第75-76页

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