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
本篇论文共
138
页,
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