| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·工程背景 | 第12-13页 |
| ·基于群体智能的优化算法研究进展 | 第13-16页 |
| ·神经网络的特点及其在结构优化中应用现状 | 第16-18页 |
| ·本文工作 | 第18-19页 |
| 第二章 自适应随机粒子群算法的基本原理及设计实现 | 第19-44页 |
| ·粒子群算法概述 | 第19-20页 |
| ·粒子群算法基础理论 | 第20-23页 |
| ·粒子群算法数学描述 | 第20-22页 |
| ·粒子群算法的流程 | 第22-23页 |
| ·自适应随机粒子群算法设计及实现 | 第23-40页 |
| ·自适应随机粒子群算法参数分析 | 第23-32页 |
| ·自适应随机粒子群算法的实现 | 第32-34页 |
| ·数值仿真实验及分析 | 第34-38页 |
| ·自适应粒子群算法分析 | 第38-40页 |
| ·简单工程应用 | 第40-43页 |
| ·箱形盖板的优化设计 | 第40-41页 |
| ·板件连接结构优化 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 神经网络应用于结构近似分析的改进研究 | 第44-56页 |
| ·神经网络原理及特点 | 第44-46页 |
| ·神经网络的改进设计 | 第46-51页 |
| ·样本集性能改进设计 | 第46-48页 |
| ·BP 算法改进设计 | 第48-51页 |
| ·基于自适应随机粒子群算法的神经网络设计 | 第51-55页 |
| ·神经网络结构的设计 | 第51-54页 |
| ·其他改进设计 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 自适应随机粒子群神经网络优化算法的实现与应用 | 第56-72页 |
| ·结构优化实现及软件简介 | 第56-63页 |
| ·自适应随机粒子群神经网络总体算法流程设计 | 第56-58页 |
| ·优化软件操作过程介绍 | 第58-63页 |
| ·算例分析 | 第63-71页 |
| ·优化算例描述及分析 | 第63-68页 |
| ·优化结果及分析 | 第68-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第80-81页 |
| 附录 | 第81-85页 |