中文摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
1.1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
1.1.2 课题研究的意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.2.1 结构可靠性分析发展现状 | 第11-12页 |
1.2.2 结构可靠性优化发展现状 | 第12-13页 |
1.3 主要研究内容和技术路线 | 第13-14页 |
1.3.1 主要研究内容 | 第13页 |
1.3.2 研究技术路线 | 第13-14页 |
1.4 本章小结 | 第14-15页 |
第二章 结构概率可靠性优化理论与智能算法 | 第15-33页 |
2.1 结构概率可靠性优化理论 | 第15-22页 |
2.1.1 结构概率可靠性理论 | 第15-19页 |
2.1.2 优化设计理论 | 第19-20页 |
2.1.3 结构可靠性优化设计理论 | 第20-22页 |
2.2 粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO) | 第22-25页 |
2.2.1 标准粒子群算法 | 第22-23页 |
2.2.2 改进的粒子群算法 | 第23-25页 |
2.3 人工神经网络技术 | 第25-31页 |
2.3.1 神经元模型 | 第26-27页 |
2.3.2 基于BP算法的多层感知器模型 | 第27-28页 |
2.3.3 BP算法 | 第28-31页 |
2.4 本章小结 | 第31-33页 |
第三章 桥机金属结构优化设计与可靠性分析 | 第33-49页 |
3.1 桥机金属结构载荷分析 | 第33-35页 |
3.1.1 主梁载荷分析 | 第33-35页 |
3.1.2 端梁载荷 | 第35页 |
3.2 桥机金属结构的优化设计数学模型 | 第35-39页 |
3.2.1 设计变量 | 第35-36页 |
3.2.2 约束条件 | 第36-39页 |
3.2.3 目标函数 | 第39页 |
3.3 桥机金属结构的可靠性分析 | 第39-43页 |
3.3.1 不确定因素及其分布统计 | 第39-41页 |
3.3.2 桥机结构主要失效模式 | 第41-43页 |
3.3.3 桥机金属结构可靠性分析方法 | 第43页 |
3.4 优化设计和可靠性分析软件编制 | 第43-46页 |
3.4.1 实现功能 | 第43-44页 |
3.4.2 软件界面和操作过程 | 第44-46页 |
3.5 实例 | 第46-47页 |
3.6 本章小结 | 第47-49页 |
第四章 应力水平对桥机金属结构优化设计及可靠性的影响 | 第49-57页 |
4.1 引入应力水平的优化数学模型 | 第49-50页 |
4.2 实例分析 | 第50-55页 |
4.2.1 实例分析一 | 第50-52页 |
4.2.2 实例分析二 | 第52-53页 |
4.2.3 实例分析三 | 第53-55页 |
4.3 本章小结 | 第55-57页 |
第五章 基于人工神经网络回归技术的桥机金属结构可靠性预测 | 第57-65页 |
5.1 桥机金属结构可靠性预测方法 | 第57-59页 |
5.1.1 样本数据采集方法 | 第57页 |
5.1.2 人工神经网络回归拟合流程 | 第57-59页 |
5.2 桥机金属结构可靠性预测软件编制 | 第59-61页 |
5.2.1 软件实现功能 | 第59-60页 |
5.2.2 软件界面和操作过程 | 第60-61页 |
5.3 实例验证 | 第61-63页 |
5.4 本章小结 | 第63-65页 |
第六章 桥机金属结构概率可靠性优化 | 第65-71页 |
6.1 桥机金属结构概率可靠性优化数学模型 | 第65-66页 |
6.1.1 概率可靠性优化随机设计变量 | 第65页 |
6.1.2 概率可靠性优化约束条件 | 第65-66页 |
6.1.3 概率可靠性优化目标函数 | 第66页 |
6.2 桥机金属结构概率可靠性优化流程 | 第66-67页 |
6.3 桥机金属结构概率可靠性优化软件编制 | 第67-68页 |
6.3.1 实现功能 | 第67页 |
6.3.2 软件界面操作过程 | 第67-68页 |
6.4 实例 | 第68-69页 |
6.5 本章小结 | 第69-71页 |
第七章 结论与展望 | 第71-75页 |
7.1 全文总结和归纳 | 第71页 |
7.2 结论 | 第71-72页 |
7.3 创新点 | 第72-73页 |
7.4 不足与展望 | 第73-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
致谢 | 第79-81页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第81页 |