工程非概率區(qū)間不確定性分析與優(yōu)化方法

前言
第1章緒論1
11工程背景及意義1
12不確定性分析方法的研究現(xiàn)狀2
13不確定性優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀7
14不確定性分析與優(yōu)化理論在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀11
15區(qū)間不確定性分析與優(yōu)化方法目前存在的主要問題與挑戰(zhàn)13
16本書的研究內(nèi)容和體系結(jié)構(gòu)15
第2章區(qū)間數(shù)學(xué)與區(qū)間分析理論18
21引言18
22區(qū)間數(shù)學(xué)18
23區(qū)間分析方法21
24區(qū)間數(shù)的排序25
25本章小結(jié)29
第3章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型的復(fù)雜系統(tǒng)區(qū)間不確定性優(yōu)化方法31
31引言31
32基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型的非線性區(qū)間數(shù)優(yōu)化算法32
33某大口徑火炮系統(tǒng)剛?cè)狁詈蟿恿W(xué)模型38
34影響火炮發(fā)射系統(tǒng)響應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)靈敏度分析46
35火炮發(fā)射系統(tǒng)響應(yīng)的區(qū)間不確定性優(yōu)化53
36本章小結(jié)59
第4章基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微分的結(jié)構(gòu)響應(yīng)區(qū)間攝動方法60
41引言60
42前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微分方程61
43前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)對微分計算的影響65
44基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微分的區(qū)間攝動法74
45案例分析與討論77
46本章小結(jié)86
第5章基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微分的非線性區(qū)間數(shù)優(yōu)化算法88
51引言88
52算法構(gòu)造89
53算法測試93
54復(fù)雜系統(tǒng)工程應(yīng)用——火炮發(fā)射系統(tǒng)優(yōu)化97
55本章小結(jié)101
第6章基于混沌多項式的復(fù)雜系統(tǒng)隨機不確定性動力學(xué)求解方法102
61引言102
62一般形式的隨機不確定性動力學(xué)系統(tǒng)102
63隨機不確定性函數(shù)的混沌多項式級數(shù)逼近103
64基于混沌多項式的隨機不確定性動力學(xué)系統(tǒng)的求解方法110
65方法有效性檢驗與討論113
66本章小結(jié)124
第7章基于Legendre展開的區(qū)間不確定性常微分方程組求解方法125
71引言125
72區(qū)間函數(shù)的混沌多項式級數(shù)逼近126
73基于混沌多項式的含區(qū)間不確定性參數(shù)常微分方程組求解方法131
74含區(qū)間不確定性參數(shù)ODEs的數(shù)值案例135
75本章小結(jié)144
第8章基于Legendre展開的區(qū)間不確定性多體系統(tǒng)動力學(xué)求解方法146
81引言146
82多體系統(tǒng)動力學(xué)的基本原理146
83含區(qū)間不確定性參數(shù)微分代數(shù)方程組的求解方法151
84含區(qū)間不確定性參數(shù)多體動力學(xué)系統(tǒng)的數(shù)值案例155
85本章小結(jié)159
第9章基于Legendre混沌多項式的非線性區(qū)間數(shù)優(yōu)化算法161
91引言161
92算法構(gòu)造162
93算法測試169
94復(fù)雜系統(tǒng)工程應(yīng)用——電渦流磁阻尼反后坐系統(tǒng)優(yōu)化173
95本章小結(jié)178
參考文獻180