代理模型的微蜂群优化及在叶轮机械中的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.3 研究现状与分析 | 第12-17页 |
| 1.3.1 叶轮机械优化设计概述 | 第12-14页 |
| 1.3.2 蜂群优化研究概述 | 第14-15页 |
| 1.3.3 代理模型研究概述 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的主要组织结构 | 第17-19页 |
| 2 微蜂群优化方法 | 第19-31页 |
| 2.1 人工蜂群算法 | 第19-25页 |
| 2.1.1 蜂群简介 | 第21-22页 |
| 2.1.2 人工蜂群算法基本原理 | 第22-25页 |
| 2.2 微蜂群优化方法 | 第25-27页 |
| 2.3 数值仿真与分析 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 RBF-ANN代理模型的构造及预测 | 第31-48页 |
| 3.1 RBF-ANN代理模型简介 | 第31-32页 |
| 3.2 本文RBF-ANN代理模型的构造 | 第32-42页 |
| 3.2.1 实验设计策略 | 第32-33页 |
| 3.2.2 本文BP神经网络及训练过程 | 第33-37页 |
| 3.2.3 本文RBF神经网络及核函数 | 第37-42页 |
| 3.2.4 本文预测模型评价标准 | 第42页 |
| 3.3 数值仿真及分析 | 第42-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 叶轮机械优化问题及求解 | 第48-58页 |
| 4.1 混流泵简介 | 第48-50页 |
| 4.2 混流泵水力模型参数化 | 第50-52页 |
| 4.3 问题求解 | 第52-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文研究总结 | 第58-59页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
