| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 桥梁检测车分类与特点 | 第11-12页 |
| 1.1.2 桥梁检测车发展现状 | 第12-13页 |
| 1.1.3 桥梁检测车的关键技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2 机械结构优化设计现状 | 第14-15页 |
| 1.3 结构抗疲劳设计问题 | 第15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 结构优化设计理论 | 第17-25页 |
| 2.1 优化设计概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 优化设计方法发展概述 | 第18页 |
| 2.1.2 优化设计的基本过程 | 第18-19页 |
| 2.2 基于CAE的机械优化方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Matlab的优化工具箱介绍 | 第19-20页 |
| 2.2.2 ISIGHT软件介绍 | 第20-21页 |
| 2.2.3 ISIGHT优化算法 | 第21页 |
| 2.3 多岛遗传算法MIGA | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 桥梁检测车臂架结构有限元分析 | 第25-39页 |
| 3.1 臂架结构的基本参数 | 第25-27页 |
| 3.2 臂架结构有限元静力分析 | 第27-35页 |
| 3.2.1 模型简化与单元选择 | 第28页 |
| 3.2.2 工况载荷与约束条件 | 第28-31页 |
| 3.2.3 静力计算结果与分析 | 第31-35页 |
| 3.3 桁架结构模态分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 模态分析理论基础 | 第35-36页 |
| 3.3.2 模态分析计算求解 | 第36-38页 |
| 3.3.3 模态分析结果 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 桥梁检测车臂架结构优化设计 | 第39-50页 |
| 4.1 优化方法介绍 | 第39-41页 |
| 4.1.1 BP神经网络 | 第39-40页 |
| 4.1.2 遗传算法的基本原理 | 第40-41页 |
| 4.2 桁架检测臂结构参数化有限元模型 | 第41-44页 |
| 4.2.1 桁架检测臂结构 | 第41-43页 |
| 4.2.2 桁架结构参数模型建立 | 第43-44页 |
| 4.3 神经网络模型的构建 | 第44-46页 |
| 4.3.1 样本的选取 | 第44-45页 |
| 4.3.2 BP神经网络设计及训练 | 第45-46页 |
| 4.4 遗传算法寻优计算 | 第46-49页 |
| 4.4.1 臂架结构优化的数学模型 | 第46-47页 |
| 4.4.2 桁架检测臂结构的遗传算法优化 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于响应面的平行底座结构抗疲劳优化设计 | 第50-71页 |
| 5.1 疲劳分析流程与方法 | 第50-52页 |
| 5.1.1 名义应力法 | 第50-51页 |
| 5.1.2 AWB Fatigue疲劳分析模块介绍 | 第51-52页 |
| 5.2 平行底座疲劳寿命计算 | 第52-57页 |
| 5.2.1 平行底座的载荷计算 | 第52-53页 |
| 5.2.2 材料的疲劳特性分析 | 第53-54页 |
| 5.2.3 载荷添加方法 | 第54-55页 |
| 5.2.4 载荷谱 | 第55-56页 |
| 5.2.5 疲劳计算与结果分析 | 第56-57页 |
| 5.3 试验设计方法 | 第57-62页 |
| 5.3.1 最优拉丁超立方设计 | 第57-58页 |
| 5.3.2 灵敏度分析 | 第58页 |
| 5.3.3 平行底座结构设计参数灵敏度分析 | 第58-62页 |
| 5.4 响应面近似模型 | 第62-66页 |
| 5.4.1 近似模型方法 | 第62-63页 |
| 5.4.2 响应面近似模型 | 第63-65页 |
| 5.4.3 响应面模型的误差分析 | 第65-66页 |
| 5.4.4 平行底座结构的响应面模型 | 第66页 |
| 5.5 平行底座抗疲劳优化与结果分析 | 第66-70页 |
| 5.5.1 抗疲劳优化数学模型 | 第68-69页 |
| 5.5.2 优化结果分析 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第77页 |