基于遗传算法的减摇鳍PID控制器优化
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·船舶减摇控制研究的意义 | 第11页 |
| ·遗传算法的研究历史与现状 | 第11-13页 |
| ·研究目标和内容 | 第13-15页 |
| ·研究目标 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 船舶横摇运动分析及海浪仿真 | 第15-22页 |
| ·船舶横摇运动数学模型 | 第15-17页 |
| ·船舶线性横摇运动模型 | 第15-16页 |
| ·船舶非线性横摇模型 | 第16-17页 |
| ·随机海浪信号仿真 | 第17-20页 |
| ·线性波浪叠加法 | 第17-18页 |
| ·长峰波随机海浪的仿真 | 第18-20页 |
| ·三维短峰波随机海浪的仿真 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 减摇鳍系统分析 | 第22-31页 |
| ·船舶减摇装置概述 | 第22-24页 |
| ·减摇鳍控制系统组成 | 第24-29页 |
| ·减摇鳍控制规律 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 遗传算法 | 第31-43页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的组成 | 第32-37页 |
| ·遗传算法的特点 | 第37-38页 |
| ·引入学习过程的新遗传算法 | 第38-42页 |
| ·引入学习过程的遗传算法的提出 | 第38-41页 |
| ·仿真结果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于遗传算法的减摇鳍PID控制器优化设计 | 第43-58页 |
| ·引入学习过程的遗传算法的参数选择 | 第43-45页 |
| ·线性情况下基于新遗传算法的优化 | 第45-51页 |
| ·算法实现 | 第45-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-51页 |
| ·仿真结果分析 | 第51页 |
| ·非线性情况下基于新遗传算法的优化 | 第51-56页 |
| ·算法实现 | 第51页 |
| ·仿真实验 | 第51-56页 |
| ·仿真结果分析 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 1 研究结论 | 第58页 |
| 2 研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
