| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1．1 论文选题背景 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外的研究现状 | 第9-11页 |
| 1．2．1 振动计算方法及振动预报的进展 | 第9页 |
| 1．2．2 人工神经网络的进展和在船舶领域的应用现状 | 第9-10页 |
| 1．2．3 遗传算法的进展和在船舶领域的应用现状 | 第10-11页 |
| 1．3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 船舶结构的有限元法动力学分析 | 第12-22页 |
| 2．1 引言 | 第12页 |
| 2．2 有限单元法的基本原理 | 第12-15页 |
| 2．2．1 力学能量原理与有限元法的计算格式 | 第12-14页 |
| 2．2．2 弹性体势能的一般表达式 | 第14-15页 |
| 2．3 结构动力学中的有限元法 | 第15-22页 |
| 2．3．1 建立离散体的运动微分方程及单元阵的形成 | 第15-19页 |
| 2．3．2 结构的质量矩阵 | 第19页 |
| 2．3．3 结构的阻尼矩阵 | 第19-20页 |
| 2．3．4 结构的固有频率 | 第20-21页 |
| 2．3．5 结构的动力响应 | 第21-22页 |
| 第三章 人工神经网络预报船体结构振动 | 第22-31页 |
| 3．1 引言 | 第22页 |
| 3．2 人工神经网络的基本原理 | 第22-25页 |
| 3．2．1 神经网络的发展概况 | 第22-23页 |
| 3．2．2 模型与算法 | 第23-25页 |
| 3．3 BP神经网络和关联学习算法 | 第25-27页 |
| 3．3．1 神经元结构模型 | 第25页 |
| 3．3．2 BP神经网络 | 第25-26页 |
| 3．3．3 关联学习算法 | 第26-27页 |
| 3．4 船舶总体振动预报的算例 | 第27-31页 |
| 3．4．1 建造模型 | 第27页 |
| 3．4．2 输入变量的选择 | 第27-28页 |
| 3．4．3 输出变量 | 第28页 |
| 3．4．4 计算实例-1（验证BP算法） | 第28-29页 |
| 3．4．5 计算实例-2（关联／联想学习算法） | 第29-30页 |
| 3．4．6 分析与讨论 | 第30-31页 |
| 第四章 遗传算法的基本理论 | 第31-38页 |
| 4．1 引言 | 第31页 |
| 4．2 遗传算法概述 | 第31-34页 |
| 4．2．1 遗传算法的生物学基础 | 第31-32页 |
| 4．2．2 遗传算法基本术语 | 第32-33页 |
| 4．2．3 简单遗传算法工作步骤 | 第33-34页 |
| 4．3 遗传算法的特点 | 第34-35页 |
| 4．3．1 传统搜索（优化）方法概述 | 第34页 |
| 4．3．2 遗传算法的特点 | 第34-35页 |
| 4．4 遗传算法的数学理论 | 第35-38页 |
| 4．4．1 模式 | 第35-36页 |
| 4．4．2 模式定理 | 第36-37页 |
| 4．4．3 积木块假设 | 第37页 |
| 4．4．4 遗传算法的欺骗问题 | 第37-38页 |
| 第五章 遗传算法在船体板梁组合结构动力学设计中的应用 | 第38-53页 |
| 5．1 引言 | 第38页 |
| 5．2 结构动力学优化设计的模型 | 第38-39页 |
| 5．3 所使用的遗传算法的模型 | 第39-47页 |
| 5．3．1 用APDL建立遗传算法的基本流程 | 第39-41页 |
| 5．3．2 编码和解码 | 第41页 |
| 5．3．3 目标函数、约束处理和适应度 | 第41-44页 |
| 5．3．4 遗传运算中的选择运算 | 第44页 |
| 5．3．5 遗传运算中的交叉运算 | 第44-45页 |
| 5．3．6 遗传运算中的变异运算 | 第45-46页 |
| 5．3．7 遗传算法的运行参数 | 第46-47页 |
| 5．4 用遗传算法进行的结构动力优化设计算例 | 第47-53页 |
| 5．4．1 采用的板梁组合结构的模型 | 第47-49页 |
| 5．4．2 运行参数 | 第49页 |
| 5．4．3 遗传运算的具体实现 | 第49-50页 |
| 5．4．4 分析与讨论 | 第50-53页 |
| 总结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
