• 基于代理模型的航空结构可靠性设计理论方法
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基于代理模型的航空结构可靠性设计理论方法

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作者费成巍[等]著

出版社科学出版社

出版时间2013

版次1

装帧平装

货号5-3

上书时间2024-11-21

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 费成巍[等]著
  • 出版社 科学出版社
  • 出版时间 2013
  • 版次 1
  • ISBN 9787030744548
  • 定价 130.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 页数 256页
  • 字数 314千字
【内容简介】


本书顺应新工科的时代要求,围绕航空航天结构一体化概率分析及优化设计工程背景,结合智能设计、人工智能等新兴技术,着重介绍多学科多目标动态可靠与灵敏度分析的优选代理模型理论与方法,以及基于不同目标的可靠优化设计,主要内容包括航空航天复杂结构可靠设计研究背景和研究现状、基于加权代理模型法的复杂结构动态概率分析方法、基于混合代理模型法的复杂结构动态概率分析方法、基于移动代理模型法的复杂结构动态概率分析方法、基于分解协调代理模型法的复杂结构动态协同概率分析方法、基于智能建模的复杂结构嵌套目标概率分析方法、基于多重代理模型法的复杂结构动态综合概率分析方法、基于优选代理模型法的复杂结构优化设计方法、基于矢量代理模型的多构件多失效协同概率分析方法以及结与展望。
本书可作为从事航空航天结构和机械结构可靠设计、健康管理与运行维护相关专业领域工作的科研人员与工程技术人员参用书,也可作为高等院校的教师、硕士及高年级本科生的教材,还可供新型交学科专业的复合型人才培养使用。
【目录】


前言i

章绪论001

1.1选题背景及意义001

1.2外研究现状003

1.2.1基于数值模拟法的结构可靠设计研究现状003

1.2.2基于近似解析法的结构可靠设计研究现状005

1.2.3基于代理模型法的结构可靠设计研究现状007

1.3存在的问题009

1.4本书主要研究工作与创新点010

1.4.1本书主要研究工作010

1.4.2本书创新点013

第2章基于加权代理模型法的复杂结构动态概率分析方法015

2.1引言015

2.2结构概率分析的蒙特卡罗法和极值响应面法016

2.2.1蒙特卡罗法016

2.2.2极值响应面法018

2.3复杂结构动态可靠分析的加权极值响应面法019

2.3.1加权极值响应面法基本思想019

2.3.2加权极值响应面法数学模型021

2.3.3模糊安全准则化022

2.3.4加权极值响应面法动态模糊可靠分析023

2.3.5算例分析024

2.4复杂结构动态概率分析的改进加权极值响应面法030

2.4.1改进加权极值响应面法基本思想030

2.4.2改进加权极值响应面法数学模型032

2.4.3改进加权极值响应面法动态概率分析033

2.4.4算例分析034

2.5加权代理模型法有效验证040

2.5.1加权极值响应面法有效验证040

2.5.2改进加权极值响应面法有效验证042

2.6本章小结046

第3章基于混合代理模型法的复杂结构动态概率分析方法047

3.1引言047

3.2结构概率分析的kriging和广义回归神经网络模型048

3.2.1kriging模型048

3.2.2广义回归神经网络模型049

3.3复杂结构动态可靠分析的改进kriging极值响应面法051

3.3.1改进kriging极值响应面法基本051

3.3.2改进kriging极值响应面法数学模型053

3.3.3改进kriging极值响应面法动态概率分析053

3.3.4算例分析055

3.4复杂结构动态概率分析的增强网络学方法059

3.4.1增强网络学方法基本思想060

3.4.2增强网络学方法数学模型061

3.4.3增强网络学方法动态概率分析062

3.4.4算例分析063

3.5混合代理模型法可行分析068

3.5.1改进kriging极值响应面法可行分析068

3.5.2增强网络学方法可行分析072

3.6本章小结074

第4章基于移动代理模型法的复杂结构动态概率分析方法075

4.1引言075

4.2复杂结构动态可靠分析的移动极值代理模型策略076

4.2.1移动极值代理模型策略基本思想076

4.2.2移动极值代理模型策略数学模型077

4.2.3移动极值代理模型策略动态可靠分析079

4.2.4算例分析080

4.3复杂结构动态概率分析的基于移动极值的改进kriging方法085

4.3.1基于移动极值的改进kriging方法基本思想085

4.3.2基于移动极值的改进kriging方法数学模型087

4.3.3基于移动极值的改进kriging方法动态概率分析088

4.3.4算例分析088

4.4移动代理模型法有效验证093

4.4.1移动极值代理模型策略有效验证094

4.4.2基于移动极值的改进kriging方法有效验证096

4.5本章小结101

第5章基于分解协调代理模型法的复杂结构动态协同概率分析方法103

5.1引言103

5.2复杂结构动态协同概率分析的基于分解协调的改进kriging代理模型策略104

5.2.1基于分解协调的改进kriging代理模型策略基本思想104

5.2.2基于分解协调的改进kriging代理模型策略数学模型106

5.2.3基于分解协调的改进kriging代理模型策略动态协同概率分析108

5.2.4算例分析109

5.3复杂结构动态协同概率分析的基于分解协调的改进极值kriging方法116

5.3.1基于分解协调的改进极值kriging方法基本思想117

5.3.2基于分解协调的改进极值kriging方法数学模型118

5.3.3基于分解协调的改进极值kriging方法动态协同概率分析118

5.3.4算例分析118

5.4分解协调代理模型法可行分析123

5.4.1基于分解协调的改进kriging代理模型策略可行分析123

5.4.2基于分解协调的改进极值kriging方法可行分析126

5.5本章小结128

第6章基于智能建模的复杂结构嵌套目标概率分析方法129

6.1引言129

6.2复杂结构嵌套目标概率分析的海洋捕食者kriging方法129

6.2.1海洋捕食者kriging方法基本思想129

6.2.2海洋捕食者kriging方法数学模型130

6.2.3海洋捕食者kriging方法可靠分析131

6.2.4基于海洋捕食者kriging方法的高压涡轮叶盘疲劳寿命可靠分析案例132

6.2.5海洋捕食者kriging方法验证133

6.3复杂结构嵌套目标概率分析的双步迭代移动增强建模方法134

6.3.1双步迭代移动增强建模方法基本思想134

6.3.2双步迭代移动增强建模方法数学模型136

6.3.3双步迭代移动增强建模方法概率分析140

6.3.4基于双步迭代移动增强建模方法的高压涡轮低周疲劳寿命概率分析案例141

6.3.5双步迭代移动增强建模方法验证148

6.4本章小结150

第7章基于多重代理模型法的复杂结构动态综合概率分析方法151

7.1引言151

7.2复杂结构动态综合概率分析的多重极值响应面法152

7.2.1多重极值响应面法基本思想152

7.2.2多重极值响应面法数学模型153

7.2.3多重极值响应面法动态概率分析153

7.2.4算例分析154

7.3复杂结构动态综合可靠分析的分解协调混合代理模型法160

7.3.1分解协调混合代理模型法基本思想160

7.3.2分解协调混合代理模型法数学模型162

7.3.3分解协调混合代理模型法动态可靠分析162

7.3.4算例分析163

7.4多重代理模型法有效验证169

7.4.1多重极值响应面法有效验证169

7.4.2分解协调混合代理模型法有效验证170

7.5本章小结177

第8章基于优选代理模型法的复杂结构优化设计方法178

8.1引言178

8.2改进加权极值响应面法的复杂结构单目标动态优化设计179

8.2.1基于改进加权极值响应面法动态优化设计基本思想179

8.2.2基于改进加权极值响应面法动态优化设计分析179

8.2.3算例分析181

8.3基于分解协调的改进kriging方法的复杂结构动态协同优化设计183

8.3.1基于分解协调的改进kriging方法动态协同优化设计基本思想183

8.3.2基于分解协调的改进kriging方法动态协同优化设计分析183

8.3.3算例分析185

8.4多重极值响应面法的复杂结构动态综合优化设计193

8.4.1基于多重极值响应面法动态综合优化设计基本思想193

8.4.2基于多重极值响应面法动态综合优化设计分析193

8.4.3算例分析195

8.5本章小结198

第9章基于矢量代理模型的多构件多失效协同概率分析方法199

9.1复杂结构多构件多失效协同概率分析的同步建模理念199

9.2基于矢量代理模型的复杂结构多构件多失效协同概率分析思想201

9.3矢量代理模型数学建模202

9.4矢量代理模型可靠设计205

9.5基于矢量代理模型的可靠设计分析案例206

9.5.1非线复合函数逼近分析206

9.5.2二自由度动力系统分析211

9.5.3钢架受载的可靠分析212

9.5.4网架穹顶的动力学建模分析214

9.5.5高压涡轮叶盘多目标协同可靠设计216

9.6本章小结222

0章结与展望223

10.1结223

10.2展望227

参文献228

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