| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 基于概率模型的不确定性分析方法 | 第15-18页 |
| 1.2.2 基于概率模型的不确定性灵敏度分析 | 第18-21页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 第二章 结合人工神经网络的数字模拟法 | 第23-47页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 可靠性分析的数字模拟法及其改进 | 第23-27页 |
| 2.2.1 蒙特卡罗法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 重要抽样法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 β球截断重要抽样法 | 第25-26页 |
| 2.2.4 基于多抽样中心的重要抽样法 | 第26-27页 |
| 2.3 马尔科夫链模拟 | 第27-30页 |
| 2.4 人工神经网络 | 第30-31页 |
| 2.5 结合人工神经网络的自适应重要抽样法 | 第31-39页 |
| 2.5.1 基本原理 | 第31-32页 |
| 2.5.2 计算步骤 | 第32-34页 |
| 2.5.3 算例分析 | 第34-39页 |
| 2.6 结合人工神经网络的多抽样中心自适应重要抽样法 | 第39-46页 |
| 2.6.1 基本原理 | 第39-40页 |
| 2.6.2 计算步骤 | 第40-41页 |
| 2.6.3 算例分析 | 第41-46页 |
| 2.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 结合主动学习Kriging模型的数字模拟法 | 第47-65页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 Kriging模型的基本理论 | 第48-50页 |
| 3.3 用于改进Kriging模型拟合效果的主动学习方法 | 第50-54页 |
| 3.3.1 主动学习的基本原理 | 第51-52页 |
| 3.3.2 EFF学习机制 | 第52页 |
| 3.3.3 U学习机制 | 第52-54页 |
| 3.4 结合主动学习Kriging模型的可靠性分析方法 | 第54-56页 |
| 3.4.1 基本原理 | 第54页 |
| 3.4.2 计算步骤 | 第54-56页 |
| 3.5 算例分析 | 第56-63页 |
| 3.5.1 算例 3-1 高非线性极限状态函数 | 第57-60页 |
| 3.5.2 算例 3-2 多设计点可靠性分析问题 | 第60-61页 |
| 3.5.3 算例 3-3 悬臂梁结构 | 第61-62页 |
| 3.5.4 算例 3-4 质量弹簧系统 | 第62-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于响应面法进行灵敏度及重要性分析的半解析法 | 第65-103页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 分布函数灵敏度及重要性测度的基本概念 | 第66-68页 |
| 4.2.1 分布函数灵敏度 | 第66-67页 |
| 4.2.2 基于方差的重要性测度 | 第67-68页 |
| 4.3 响应面用于求解分布函数灵敏度 | 第68-79页 |
| 4.3.1 基本思想 | 第68-69页 |
| 4.3.2 分布函数灵敏度的转化 | 第69-71页 |
| 4.3.3 概率矩及概率矩对分布参数的偏导数 | 第71-73页 |
| 4.3.4 分析流程 | 第73页 |
| 4.3.5 算例分析 | 第73-79页 |
| 4.3.6 小结 | 第79页 |
| 4.4 响应面求解变量独立情况下基于方差的重要性测度 | 第79-86页 |
| 4.4.1 基本思想 | 第79-80页 |
| 4.4.2 变量独立时二次完全响应面的重要性测度解析解 | 第80-82页 |
| 4.4.3 分析流程 | 第82页 |
| 4.4.4 算例分析 | 第82-85页 |
| 4.4.5 小结 | 第85-86页 |
| 4.5 响应面求解变量相关情况下基于方差的重要性测度 | 第86-101页 |
| 4.5.1 输入变量相关情况下基于方差的重要性测度 | 第86-88页 |
| 4.5.2 基本思想 | 第88-89页 |
| 4.5.3 变量相关时二次不完全响应面的重要性测度解析解 | 第89-93页 |
| 4.5.4 分析流程 | 第93页 |
| 4.5.5 算例分析 | 第93-101页 |
| 4.5.6 小结 | 第101页 |
| 4.6 本章小结 | 第101-103页 |
| 第五章 基于Kriging模型进行灵敏度及重要性分析的数字模拟法 | 第103-129页 |
| 5.1 Kriging模型用于求解分布函数灵敏度 | 第103-110页 |
| 5.1.1 基本思想 | 第103-104页 |
| 5.1.2 分布函数灵敏度求解的单重Monte Carlo数字模拟法 | 第104-106页 |
| 5.1.3 分析流程 | 第106页 |
| 5.1.4 算例分析 | 第106-110页 |
| 5.1.5 小结 | 第110页 |
| 5.2 Kriging模型求解变量独立情况下基于方差的重要性测度 | 第110-114页 |
| 5.2.1 基本思想 | 第110页 |
| 5.2.2 基于方差重要性测度求解的Monte Carlo数字模拟法 | 第110-112页 |
| 5.2.3 分析流程 | 第112页 |
| 5.2.4 算例分析 | 第112-114页 |
| 5.2.5 小结 | 第114页 |
| 5.3 Kriging模型求解变量相关情况下基于方差的重要性测度 | 第114-120页 |
| 5.3.1 基本思想 | 第114页 |
| 5.3.2 变量相关情况下方差贡献求解的数字模拟法 | 第114-116页 |
| 5.3.3 分析流程 | 第116-117页 |
| 5.3.4 算例分析 | 第117-120页 |
| 5.3.5 小结 | 第120页 |
| 5.4 Kriging模型用于求解失效概率的矩独立重要性测度 | 第120-127页 |
| 5.4.1 输入变量对失效概率的矩独立重要性测度 | 第121-122页 |
| 5.4.2 基本思想 | 第122页 |
| 5.4.3 失效概率矩独立的重要性测度指标求解的Monte Carlo法 | 第122-123页 |
| 5.4.4 分析流程 | 第123-124页 |
| 5.4.5 算例分析 | 第124-127页 |
| 5.4.6 小结 | 第127页 |
| 5.5 本章小结 | 第127-129页 |
| 第六章 结构机构可靠性和灵敏度分析的软件化实现 | 第129-147页 |
| 6.1 引言 | 第129-130页 |
| 6.2 软件的基本功能要求 | 第130-132页 |
| 6.3 软件的基本构成及内部结构 | 第132-133页 |
| 6.4 软件的主要界面及功能实现 | 第133-140页 |
| 6.4.1 主界面 | 第133-134页 |
| 6.4.2 前处理界面 | 第134页 |
| 6.4.3 自变量设定界面 | 第134-135页 |
| 6.4.4 定义分析过程界面 | 第135页 |
| 6.4.5 自变量映射及响应量映射界面 | 第135-136页 |
| 6.4.6 失效定义界面 | 第136-137页 |
| 6.4.7 可靠性分析界面 | 第137-138页 |
| 6.4.8 优化分析界面 | 第138-139页 |
| 6.4.9 随机变量分散性分析界面 | 第139页 |
| 6.4.10 基本变量概率模型数据库界面 | 第139-140页 |
| 6.5 算例分析 | 第140-145页 |
| 6.5.1 算例 6-1 质量弹簧系统 | 第140-141页 |
| 6.5.2 算例 6-2 导弹舱段连接结构 | 第141-143页 |
| 6.5.3 算例 6-3 悬臂梁结构基于可靠性的优化设计 | 第143-145页 |
| 6.6 软件系统的工程应用实例 | 第145-146页 |
| 6.7 本章小结 | 第146-147页 |
| 第七章 某型导弹典型结构机构部件的可靠性及灵敏度分析 | 第147-165页 |
| 7.1 引言 | 第147页 |
| 7.2 某型导弹舵翼面结构的可靠性及灵敏度分析 | 第147-155页 |
| 7.2.1 舵翼面结构模型简述 | 第147-148页 |
| 7.2.2 舵翼面结构的确定性力学性能分析 | 第148-150页 |
| 7.2.3 舵翼面结构可靠性分析 | 第150-151页 |
| 7.2.4 舵翼面结构分布函数灵敏度分析 | 第151-153页 |
| 7.2.5 舵翼面结构重要性测度分析 | 第153-155页 |
| 7.2.6 小结 | 第155页 |
| 7.3 某型滑翔弹弹翼展开机构的可靠性及灵敏度分析 | 第155-163页 |
| 7.3.1 弹翼展开机构模型简述 | 第155-156页 |
| 7.3.2 弹翼展开机构的确定性运动仿真分析 | 第156-158页 |
| 7.3.3 弹翼展开机构的参数化处理 | 第158-159页 |
| 7.3.4 弹翼展开机构可靠性分析 | 第159-161页 |
| 7.3.5 弹翼展开机构分布函数灵敏度分析 | 第161-162页 |
| 7.3.6 弹翼展开机构重要性测度分析 | 第162-163页 |
| 7.3.7 小结 | 第163页 |
| 7.4 本章小结 | 第163-165页 |
| 第八章 结论与展望 | 第165-169页 |
| 8.1 主要工作总结 | 第165-167页 |
| 8.2 研究展望 | 第167-169页 |
| 参考文献 | 第169-177页 |
| 致谢 | 第177-179页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第179-182页 |
