前言第1章 緒論 1.1 計算智能技術的發展概況 1.2 計算智能技術在機械加工領域的應用狀況 1.3 計算智能在可靠性優化設計中的應用狀況 1.4 計算智能在結構損傷識彆中的應用狀況 參考文獻第2章 相關的計算智能基本理論 2.1 人工神經網絡 2.2 小波神經網絡 2.3 神經網絡集成 2.4 模糊數學 2.5 粒子群算法 2.6 支持嚮量機 參考文獻第一部分 基於計算智能技術的疊層材料變參數振動鑽削實驗研究第3章 小波神經網絡結構與改進算法 3.1 引言 3.2 小波神經網絡的結構 3.3 樣本的組織及網絡結構設計 3.4 基於灰色關聯分析的輸入參數選取 3.5 小波神經網絡模型的學習策略 3.6 基於局部學習的小波神經網絡共軛梯度算法 3.7 改進算法（LCG）性能分析 參考文獻第4章 基於小波神經網絡的變參數振動鑽削實驗研究 4.1 變參數振動鑽削實驗 4.2 基於小波神經網絡的振動鑽削過程仿真 4.3 參數優化 4.4 基於小波神經網絡的振動鑽削質量預報及分析 參考文獻第二部分 基於計算智能技術的結構可靠性優化設計研究第5章 結構可靠性優化設計基本理論及其發展現狀 5.1 可靠性分析的基本理論 5.2 機械零部件的可靠性優化設計模型 5.3 可靠性優化設計研究的發展現狀 5.4 穩健設計研究的現狀與進展 參考文獻第6章 基於小波神經網絡的可靠性優化設計 6.1 引言 6.2 可靠性分析的隨機攝動法及Edgeworth級數方法 6.3 基於局部學習策略的小波神經網絡在結構可靠性優化設計仿真的性能比較 6.4 小波神經網絡的逆映射 6.5 引入懲罰函數的粒子群算法 6.6 結構係統的可靠性優化設計方法 6.7 數值算例 6.8 小結 參考文獻第7章 基於模糊粒子群算法的可靠性穩健優化設計 7.1 引言 7.2 可靠性穩健優化設計模型 7.3 基於模糊的多目標粒子群算法 7.4 基於模糊粒子群算法的汽車半軸的可靠性穩健優化設計 7.5 基於模糊粒子群算法的前軸的可靠性穩健優化設計 7.6 基於模糊粒子群算法的後橋的可靠性穩健優化設計 7.7 基於模糊粒子群算法的拉杆的可靠性穩健設計 7.8 小結 參考文獻第8章 基於灰色粒子群算法的可靠性穩健優化設計 8.1 引言 8.2 灰色粒子群算法優化策略 8.3 基於灰色粒子群算法的扭杆的可靠性穩健優化設計 8.4 基於灰色粒子群算法的螺鏇彈簧的可靠性穩健優化設計 8.5 基於灰色粒子群算法的鋼闆彈簧的可靠性穩健設計 8.6 基於灰色粒子群算法的前軸的可靠性穩健優化設計 8.7 基於灰色粒子群算法的後橋的可靠性穩健優化設計 8.8 小結 參考文獻第三部分 基於計算智能技術的橋梁結構損傷識彆研究第9章 結構損傷識彆方法及其發展狀況 9.1 引言 9.2 基於動力特性的結構損傷識彆方法 9.3 基於模型修正的損傷識彆方法 9.4 損傷結構動力的有限元模型 9.5 橋梁結構損傷識彆研究的現狀與發展 參考文獻第10章 基於粒子群算法的橋梁結構可靠性穩健優化設計與損傷識彆研究 10.1 引言 10.2 多目標優化問題 10.3 基於灰色粒子群算法的鋼筋混凝土簡支梁的可靠性穩健優化設計 10.4 基於粒子群算法和殘餘力嚮量的結構損傷識彆 10.5 小結 參考文獻第11章 基於支持嚮量機和粒子群算法的橋梁結構損傷識彆研究 11.1 引言 11.2 基於支持嚮量機和粒子群算法的結構損傷識彆方法 11.3 簡支梁橋的損傷識彆 11.4 小結 參考文獻第12章 基於神經網絡的橋梁結構損傷識彆 12.1 引言 12.2 基於小波神經網絡的橋梁結構損傷識彆 12.3 基於灰色聚類神經網絡集成的損傷識彆方法 12.4 小結 參考文獻
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