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基于无网格法的矩形加肋板结构优化设计

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 选题背景第10-11页
    1.2 无网格法的发展现状第11-13页
        1.2.1 国外发展现状第11-12页
        1.2.2 国内发展现状第12-13页
    1.3 结构优化的发展现状第13-15页
        1.3.1 结构优化设计的发展第13-14页
        1.3.2 结构优化设计理论基础第14-15页
    1.4 加肋板的研究现状第15-16页
        1.4.1 加肋板结构简介第15页
        1.4.2 加肋板弯曲研究现状第15-16页
    1.5 本文主要内容第16-17页
第二章 无网格伽辽金法求解加肋板弯曲问题第17-32页
    2.1 引言第17页
    2.2 无网格法的逼近函数第17-21页
        2.2.1 移动最小二乘法第17-19页
        2.2.2 权函数的选取与影响域第19-21页
    2.3 无网格伽辽金法第21-25页
        2.3.1 无网格伽辽金法的基本原理第21-23页
        2.3.2 背景网格积分第23-24页
        2.3.3 完全转换法第24-25页
    2.4 求解弯曲问题的加肋板控制方程第25-31页
        2.4.1 一阶剪切变形理论第25-26页
        2.4.2 加肋板的形变势能第26-28页
        2.4.3 位移协调条件第28-30页
        2.4.4 加肋板控制方程第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 基于约束随机方向法的肋条位置优化分析第32-58页
    3.1 引言第32页
    3.2 约束随机方向法基本思想第32-36页
        3.2.1 初始点第33-34页
        3.2.2 搜索方向第34-35页
        3.2.3 搜索步长第35页
        3.2.4 终止准则第35-36页
    3.3 约束随机方向法在肋条优化中的应用第36-37页
        3.3.1 设计变量的选取第36页
        3.3.2 目标函数的选取第36-37页
        3.3.3 约束条件的设定第37页
    3.4 基于无网格法的加肋板约束随机方向程序流程第37-39页
    3.5 单根肋条加肋板的肋条布置优化分析第39-47页
        3.5.1 方法验证分析第40-45页
        3.5.2 局部荷载下肋条的最佳位置第45-47页
    3.6 双平行肋条加肋板肋条布置优化分析第47-52页
        3.6.1 双平行肋条受均布荷载肋条位置优化第48-50页
        3.6.2 双平行肋条受局部荷载肋条位置优化第50-52页
    3.7 垂直肋条加肋板肋条布置优化分析第52-57页
        3.7.1 垂直肋条加肋版受均布荷载肋条位置优化第53-55页
        3.7.2 垂直肋条加肋版受局部荷载肋条位置优化第55-57页
    3.8 本章小结第57-58页
第四章 基于混合遗传算法的肋条位置优化第58-76页
    4.1 引言第58页
    4.2 遗传算法的理论基础第58-61页
        4.2.1 遗传算法简介第58-59页
        4.2.2 二进制编码法第59页
        4.2.3 适应度函数第59-60页
        4.2.4 选择算子第60-61页
        4.2.5 交叉算子第61页
        4.2.6 变异算子第61页
    4.3 积木块假设及遗传算法的收敛性分析第61-62页
    4.4 基于遗传算法的加肋板优化第62-68页
        4.4.1 利用遗传算法对加肋板优化程序流程第62-64页
        4.4.2 遗传算法计算垂直肋条算例分析第64-68页
    4.5 混合遗传算法第68-71页
        4.5.1 混合遗传算法的计算流程第68-70页
        4.5.2 混合遗传算法算例分析第70-71页
    4.6 算例第71-75页
        4.6.1 单根肋条加肋板受局部荷载肋条布置优化第71-72页
        4.6.2 双平行肋条加肋板受局部荷载肋条肋条布置优化第72-73页
        4.6.3 双垂直肋条加肋板受局部荷载肋条布置优化第73-75页
    4.7 本章小结第75-76页
第五章 结论与展望第76-78页
    5.1 结论第76-77页
    5.2 展望第77-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-85页
攻读硕士期间参加的科研项目和发表的论文第85页

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