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P-S-N曲线估计与疲劳荷载统计建模的贝叶斯方法研究

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P-S-N曲线估计与疲劳荷载统计建模的贝叶斯方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第16-30页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第16-18页
        1.1.1 课题的来源第16页
        1.1.2 课题的研究背景第16-18页
        1.1.3 课题的研究目的和意义第18页
    1.2 国内外研究现状第18-27页
        1.2.1 疲劳设计曲线及其估计方法第18-22页
        1.2.2 疲劳寿命设计曲线的贝叶斯估计方法研究现状第22-23页
        1.2.3 疲劳荷载分析中的计数方法第23-24页
        1.2.4 疲劳随机荷载研究现状第24-26页
        1.2.5 混合模型在疲劳荷载分析中的应用第26-27页
    1.3 本文主要研究内容第27-30页
第2章 P-S-N曲线估计的分层贝叶斯方法第30-53页
    2.1 引言第30页
    2.2 P-S-N曲线的最大后验估计第30-33页
        2.2.1 P-S-N曲线的极大似然估计第30-32页
        2.2.2 P-S-N曲线的最大后验估计第32-33页
    2.3 基于分层贝叶斯正态线性模型的P-S-N曲线估计第33-39页
        2.3.1 分层贝叶斯模型介绍第33-34页
        2.3.2 基于分层贝叶斯模型的S-N曲线估计第34-36页
        2.3.3 利用分层贝叶斯预测分布估计P-S-N曲线第36-39页
    2.4 先验分布的选取与模型检验第39-41页
        2.4.1 信息先验的选取第39页
        2.4.2 无信息先验的选取第39-41页
        2.4.3 离差信息准则第41页
    2.5 马尔可夫链蒙特卡洛算法及其收敛性与模型检验第41-42页
        2.5.1 马尔可夫链蒙特卡洛算法及Gibbs采样第41-42页
        2.5.2 马尔可夫链蒙特卡洛算法的收敛性第42页
    2.6 算例分析第42-52页
        2.6.1 技术细节第44-45页
        2.6.2 结果与讨论第45-52页
    2.7 本章小结第52-53页
第3章 P-S-N曲线的威布尔广义线性模型第53-68页
    3.1 引言第53页
    3.2 威布尔分布与广义线性模型第53-55页
        3.2.1 威布尔分布第53-54页
        3.2.2 广义线性模型第54-55页
    3.3 疲劳寿命生存分析第55-57页
        3.3.1 生存函数与幸存函数第55-56页
        3.3.2 疲劳试验截尾数据第56-57页
    3.4 P-S-N的威布尔广义线性模型及其分层贝叶斯估计方法第57-60页
        3.4.1 P-S-N曲线估计的威布尔广义线性模型第57-59页
        3.4.2 威布尔广义线性分层贝叶斯模型第59-60页
    3.5 应用案例分析第60-66页
        3.5.1 技术细节第61-62页
        3.5.2 结果与讨论第62-66页
    3.6 本章小结第66-68页
第4章 随机疲劳荷载的贝叶斯混合模型第68-92页
    4.1 引言第68页
    4.2 疲劳荷载的有限混合模型及其参数估计方法第68-71页
        4.2.1 有限混合模型第68-69页
        4.2.2 有限混合模型参数估计的最大期望算法第69-70页
        4.2.3 混合模型的变分推断第70-71页
    4.3 基于贝叶斯有限混合模型的随机疲劳荷载统计建模第71-75页
        4.3.1 贝叶斯有限混合模型第71-73页
        4.3.2 混合系数及其先验第73-74页
        4.3.3 分类标签交换问题第74页
        4.3.4 随机疲劳荷载混合分布概率密度曲线的误差限第74-75页
    4.4 基于狄利克雷过程无穷混合模型的随机疲劳荷载统计建模第75-81页
        4.4.1 狄利克雷过程混合模型第76页
        4.4.2 狄利克雷过程第76-77页
        4.4.3 Stick-breaking构造第77-79页
        4.4.4 狄利克雷过程混合模型第79-80页
        4.4.5 狄利克雷过程高斯混合模型第80-81页
    4.5 应用案例分析第81-91页
        4.5.1 光纤光栅波长数据转换应变数据第81-82页
        4.5.2 基于小波方法的监测数据的多尺度分解与去噪第82-84页
        4.5.3 疲劳荷载有限混合模型及其参数估计第84-86页
        4.5.4 疲劳荷载无限混合模型及其参数估计第86-89页
        4.5.5 结果分析与讨论第89-91页
    4.6 本章小结第91-92页
第5章 疲劳荷载分析的等效应力幅谱法第92-106页
    5.1 引言第92页
    5.2 伪损伤与等效荷载第92-94页
        5.2.1 伪损伤第92-93页
        5.2.2 等效应力幅第93-94页
    5.3 等效应力幅谱第94-98页
        5.3.1 参考应力幅与幅值等效循环计数第94-96页
        5.3.2 等效雨流计数法中的等寿命曲线修正第96页
        5.3.3 等效应力幅谱与传统应力幅谱的分析流程对比第96-97页
        5.3.4 基于分层贝叶斯广义线性模型的等效应力幅谱第97-98页
    5.4 等效应力幅谱分析流程第98-100页
    5.5 应用案例分析第100-105页
        5.5.1 技术细节第100-104页
        5.5.2 结果分析与讨论第104-105页
    5.6 本章小结第105-106页
结论第106-109页
参考文献第109-118页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第118-120页
致谢第120-122页
个人简历第122页

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