| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究与发展状况 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容和研究方法 | 第14-16页 |
| 2 预测结构性能退化的粒子滤波方法基本原理 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 贝叶斯模型 | 第16-17页 |
| 2.3 确定先验分布的方法 | 第17-22页 |
| 2.4 基于贝叶斯原理的粒子滤波方法 | 第22-24页 |
| 2.5 重要性采样密度的设计 | 第24-27页 |
| 2.6 重采样方法 | 第27-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 预测结构性能退化的混合粒子滤波方法 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 确定先验分布的DST理论 | 第29-31页 |
| 3.3 混合PF-DREAM算法 | 第31-34页 |
| 3.4 基于PF-DREAM算法的电池退化规律的预测 | 第34-38页 |
| 3.5 混合PF-DREAM应用于疲劳裂纹扩展预测 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 PF-DREAM算法中的似然函数评估方法 | 第43-49页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 正式似然函数的方法 | 第43-45页 |
| 4.3 非正式似然函数的方法 | 第45-46页 |
| 4.4 种群捕食动态预测 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-52页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 对今后工作的展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 攻读学位期间发表的论文和参加的科研项目 | 第58页 |