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多维相关参数模型近似和随机分析方法研究及应用

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多维相关参数模型近似和随机分析方法研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-36页
  1.1 课题研究背景及意义第11-12页
  1.2 半刚性节点研究第12-16页
    1.2.1 半刚性节点理论研究第13-15页
    1.2.2 半刚性节点实验研究第15-16页
    1.2.3 半刚性节点简化模型第16页
  1.3 灵敏度分析研究现状第16-25页
    1.3.1 随机灵敏度研究现状第18-19页
    1.3.2 随机响应分析的研究现状第19-20页
    1.3.3 变量相关性应用研究现状第20-21页
    1.3.4 近似模型分析方法第21-25页
  1.4 论文的主要研究内容及研究方法第25-27页
参考文献第27-36页
第二章 参数相关性变换方法及应用第36-52页
  2.1 相关变量等效变换原理第36-38页
    2.1.1 相关的非正态变量与相关正态变量变换关系第36-37页
    2.1.2 相关正态变量变换为独立正态变量第37-38页
  2.2 参数相关性在蒙特卡罗方法中的应用第38-40页
  2.3 相关参数等效变换在决策问题中的应用第40-41页
  2.4 算例第41-49页
    2.4.1 参数相关性在蒙特卡罗中的应用第42-45页
    2.4.2 相关性等效变换应用于确定函数第45-48页
    2.4.3 参数相关性对决策功能函数的影响第48-49页
本章小结第49-50页
参考文献第50-52页
第三章 改进的混沌粒子群网络计算方法第52-84页
  3.1 神经网络计算原理第53-57页
    3.1.1 BP算法的基本原理第54-55页
    3.1.2 训练方法的改进第55-57页
    3.1.3 BP混合网络第57页
  3.2 遗传算法优化神经网络第57-59页
  3.3 粒子群算法原理第59-65页
    3.3.1 粒子群算法的数学模型第60-61页
    3.3.2 粒子群算法的改进第61-62页
    3.3.3 粒子群优化算法第62-65页
  3.4 改进混沌粒子群算法优化神经网络的原理第65-68页
    3.4.1 改进混沌粒子群算法优化神经网络的基本方法第65-66页
    3.4.2 改进混沌粒子群算法优化神经网络的编码原理第66-67页
    3.4.3 优化混合神经网络算法步骤第67-68页
  3.5 算例第68-81页
    3.5.1 数值算例第68-75页
    3.5.2 工程算例第75-81页
本章小结第81页
参考文献第81-84页
第四章HDMR-混合网络在近似模型中的应用第84-98页
  4.1 HDMR模型第84-87页
  4.2 HDMR-混合网络模型第87-89页
    4.2.1 构建近似模型的样本点抽取过程第87-88页
    4.2.2 HDMR-混合网络计算过程第88-89页
  4.3 近似模型评价指标第89-90页
  4.4 算例第90-96页
本章小结第96-97页
参考文献第97-98页
第五章 随机灵敏度分析方法第98-110页
  5.1 引言第98页
  5.2 灵敏度分析第98-101页
    5.2.1 样本点的选取方法第99页
    5.2.2 随机分析抽样过程第99-100页
    5.2.3 结构灵敏度系数计算方法第100-101页
  5.3 算例第101-108页
本章小结第108页
参考文献第108-110页
第六章 半刚性节点弯矩-转角模型分析方法第110-132页
  6.1 有限元模型分析与试验对比第111-114页
  6.2 近似模型建立方法第114-117页
    6.2.1 参数选取方法及变化范围第114-115页
    6.2.2 近似模型参数设计及与有限元模型对比第115-117页
  6.3 半刚性节点弯矩-转角分析模型第117-130页
    6.3.1 参变量与有限元分析变化区间相同第117-121页
    6.3.2 参变量区间增大第121-126页
    6.3.3 初始转动刚度对比验算第126-130页
本章小结第130页
参考文献第130-132页
第七章 结论与展望第132-135页
  7.1 结论第132-134页
  7.2 展望第134-135页
攻读博士学位期间取得的研究成果第135-137页
致谢第137-138页
附件第138页

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