摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-13页 |
第一章 绪论 | 第13-23页 |
·引言 | 第13页 |
·产品方案设计过程 | 第13-15页 |
·产品设计方案的评价与决策 | 第15-16页 |
·国内外相关理论研究现状 | 第16-21页 |
·优化设计的发展现状 | 第16-17页 |
·多目标优化设计概述 | 第17-18页 |
·产品方案评价方法概述 | 第18-21页 |
·本论文的研究意义及课题来源 | 第21页 |
·本论文主要研究内容和体系结构 | 第21-23页 |
第二章 基于可拓学的产品设计知识模型 | 第23-39页 |
·基元与可拓工程方法 | 第23-27页 |
·基元的概念 | 第23-25页 |
·关联度 | 第25-26页 |
·基元的可拓性 | 第26-27页 |
·基于可拓模型的知识表示方法 | 第27-32页 |
·谓词的基元表示方法 | 第28页 |
·产生式规则的基元表示方法 | 第28-29页 |
·可拓语义网络表示方法 | 第29-31页 |
·框架的可拓表示方法 | 第31-32页 |
·产品设计过程的菱形思维模型 | 第32-38页 |
·菱形思维模型 | 第33-34页 |
·菱形思维模型应用实例 | 第34-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第三章 基于粒子群算法的多目标模糊物元优化方法 | 第39-61页 |
·模糊物元分析理论 | 第39-42页 |
·模糊物元的基本概念 | 第39-40页 |
·模糊物元关联分析 | 第40-42页 |
·多目标模糊物元粒子群算法求解技术 | 第42-52页 |
·多目标模糊物元优化方法 | 第42-44页 |
·粒子群算法的基本原理及与其它算法比较 | 第44-47页 |
·粒子群算法的实现步骤 | 第47-49页 |
·改进的自适应粒子群算法 | 第49-50页 |
·MAPSO算法与其它算法的比较 | 第50-52页 |
·机械传动方案的模糊物元粒子群算法求解 | 第52-60页 |
·传动方案的多目标模糊物元优化模型 | 第52页 |
·基于粒子群算法的传动方案优化设计求解过程 | 第52-57页 |
·减速器设计实例 | 第57-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第四章 基于可拓决策方法的产品方案综合评价 | 第61-74页 |
·引言 | 第61页 |
·方案的评价指标体系与权重体系的建立 | 第61-64页 |
·评价指标体系的建立 | 第62页 |
·权重体系的建立 | 第62-64页 |
·多目标综合评价方法 | 第64-67页 |
·层次分析法 | 第64-66页 |
·可拓综合评价 | 第66-67页 |
·基于遗传算法的可拓动态权重分配 | 第67-71页 |
·可拓故障诊断方法 | 第68-69页 |
·遗传学习动态分配权重 | 第69-71页 |
·基于关联函数的手机可拓综合评价 | 第71-73页 |
·手机方案的物元模型 | 第71-72页 |
·层次分析法确定权重 | 第72页 |
·建立可拓综合评价关联函数 | 第72-73页 |
·计算优度 | 第73页 |
·本章小结 | 第73-74页 |
第五章 模糊物元优化与评价CAD原型系统 | 第74-83页 |
·系统的开发背景和工程意义 | 第74页 |
·系统的配置和Unigraphic二次开发技术简介 | 第74-76页 |
·运行系统所需要的软硬件基本配置 | 第74-75页 |
·Unigraphic二次开发技术简介 | 第75-76页 |
·系统总体结构 | 第76-77页 |
·系统详细设计及其实现 | 第77-82页 |
·模糊物元优化子系统 | 第77-80页 |
·基于遗传算法的可拓权重动态分配算法系统实现 | 第80-81页 |
·可拓综合评价子系统 | 第81-82页 |
·本章小结 | 第82-83页 |
第六章 总结和展望 | 第83-85页 |
·本论文工作总结 | 第83页 |
·有待进一步解决的关键技术问题 | 第83-84页 |
·展望 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-89页 |
致谢 | 第89-90页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和参研项目 | 第90页 |