基于ANSYS平台的遗传算法在结构优化设计中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·结构优化设计的发展现状 | 第8-10页 |
| ·遗传算法简介 | 第10-11页 |
| ·ANSYS软件简介 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究的内容和研究重点 | 第12-13页 |
| 2 结构优化设计的基本理论及分析 | 第13-30页 |
| ·结构优化设计的计算模型 | 第13-19页 |
| ·基本概念 | 第14-17页 |
| ·优化建模 | 第17-19页 |
| ·多目标优化 | 第19页 |
| ·寻优算法 | 第19-24页 |
| ·数学规划法 | 第20-21页 |
| ·最优准则法 | 第21-22页 |
| ·仿生学方法 | 第22-24页 |
| ·结构优化的类型 | 第24-28页 |
| ·尺寸优化 | 第25页 |
| ·形状优化 | 第25-26页 |
| ·拓扑优化 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 3 遗传算法的基本原理 | 第30-52页 |
| ·遗传算法的特征与发展 | 第30-33页 |
| ·遗传算法的发展历程 | 第30-32页 |
| ·遗传算法的特征 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的基础理论研究 | 第33-35页 |
| ·Schema理论的拓广和深入 | 第33页 |
| ·遗传算法的马氏链分析 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的收敛理论 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的数学基础 | 第35-51页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第35页 |
| ·模式及模式定理 | 第35-36页 |
| ·建筑模块假设 | 第36-37页 |
| ·欺骗问题 | 第37页 |
| ·遗传算法的性能评估 | 第37-38页 |
| ·遗传编码 | 第38-41页 |
| ·选择 | 第41-43页 |
| ·交叉 | 第43-46页 |
| ·变异 | 第46-48页 |
| ·适应度函数 | 第48-50页 |
| ·约束条件的处理 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 4 改进遗传算法的优化过程 | 第52-70页 |
| ·传统遗传算法的运行过程 | 第52-53页 |
| ·改进遗传算法的运行过程 | 第53-54页 |
| ·改进遗传算法算例 | 第54-64页 |
| ·遗传算法控制参数的研究 | 第64-68页 |
| ·群体规模的确定 | 第64-66页 |
| ·遗传算法交叉概率与变异概率的研究 | 第66-67页 |
| ·个体迁移相隔代数的确定 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 5 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 硕士期间发表的论文情况 | 第75-76页 |
| 附录(部分优化结果) | 第76-81页 |
