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面向复杂机械结构动力学优化的近似模型研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-15页
    1.1 选题的背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 近似模型技术第10页
        1.2.2 试验设计方法第10-11页
        1.2.3 近似模型构造方法第11-13页
        1.2.4 火炮结构动态优化方法第13页
    1.3 主要研究内容第13-15页
2 车载炮上装部分有限元建模第15-21页
    2.1 引言第15页
    2.2 车载炮上装部分有限元网格划分第15-17页
        2.2.1 后坐部分网格划分第15-16页
        2.2.2 摇架部分网格划分第16页
        2.2.3 上架网格划分第16-17页
    2.3 连接关系建模第17-19页
        2.3.1 各部件连接关系第17页
        2.3.2 后坐部分与摇架的连接关系第17-18页
        2.3.3 摇架与上架的连接关系第18-19页
    2.4 边界条件与载荷建模第19页
    2.5 设计变量与衡量指标的选取第19-20页
    2.6 本章小结第20-21页
3 试验设计方法研究第21-31页
    3.1 引言第21页
    3.2 常用试验设计方法第21-23页
        3.2.1 全因子设计第21页
        3.2.2 正交设计第21-22页
        3.2.3 中心复合设计第22页
        3.2.4 拉丁超立方设计第22-23页
    3.3 最优拉丁超立方设计第23-26页
        3.3.1 最优拉丁超立方设计第23页
        3.3.2 优化准则第23-24页
        3.3.3 引入优化准则的OLHD方法第24-26页
    3.4 遗传拉丁超立方设计第26-28页
        3.4.1 遗传拉丁超立方设计第26页
        3.4.2 三种优化准则的对比分析第26-28页
    3.5 有限元分析获取车载炮样本数据第28-30页
    3.6 本章小结第30-31页
4 车载炮近似模型建模第31-58页
    4.1 引言第31页
    4.2 常见的近似模型技术第31-40页
        4.2.1 多项式响应面法第31-32页
        4.2.2 Kriging模型第32-34页
        4.2.3 神经网络模型第34-37页
        4.2.4 支持向量机模型第37-39页
        4.2.5 近似模型质量检测标准第39-40页
    4.3 车载炮近似模型第40-53页
        4.3.1 多项式响应面近似模型第41-43页
        4.3.2 Kriging近似模型第43-46页
        4.3.3 BP神经网络近似模型第46-50页
        4.3.4 RBF神经网络近似模型第50-51页
        4.3.5 SVM近似模型第51-53页
    4.4 近似模型预测精度对比第53-57页
    4.5 本章小结第57-58页
5 基于近似模型的车载炮结构动态优化第58-65页
    5.1 引言第58页
    5.2 构建目标函数第58页
    5.3 遗传算法第58-59页
    5.4 车载炮结构动态优化第59-64页
        5.4.1 优化流程第59-60页
        5.4.2 优化结果及分析第60-64页
    5.5 本章小结第64-65页
6 总结与展望第65-66页
    6.1 全文总结第65页
    6.2 研究展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-72页
附录第72页

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