基于代理模型的多目标优化方法及其在车身设计中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·多目标优化概述 | 第13-16页 |
| ·基本概念 | 第13-14页 |
| ·智能优化方法 | 第14-16页 |
| ·代理模型技术的研究现状 | 第16-19页 |
| ·实验设计方法 | 第17-18页 |
| ·代理模型构造方法 | 第18-19页 |
| ·基于代理模型的多目标优化的研究现状 | 第19-21页 |
| ·本文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 基于自适应径向基函数的多目标优化算法 | 第23-51页 |
| ·前言 | 第23页 |
| ·径向基函数代理模型 | 第23-30页 |
| ·模型的评价方法 | 第24-26页 |
| ·模型的更新策略 | 第26-27页 |
| ·形参数的选择 | 第27-30页 |
| ·自适应径向基函数 | 第30-42页 |
| ·实验设计 | 第30-33页 |
| ·隔代映射遗传算法 | 第33-34页 |
| ·改进的贪婪算法 | 第34-36页 |
| ·运行步骤 | 第36-38页 |
| ·性能测试 | 第38-42页 |
| ·基于ARBF的多目标优化算法 | 第42-45页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法 | 第42-43页 |
| ·基于ARBF和NSGA-Ⅱ的算法流程 | 第43-45页 |
| ·在车身薄壁构件耐撞性优化中的应用 | 第45-50页 |
| ·问题的描述 | 第45-47页 |
| ·优化过程及结果分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 基于智能布点技术的微型多目标遗传算法 | 第51-71页 |
| ·前言 | 第51页 |
| ·算法实现技术 | 第51-58页 |
| ·加强径向基函数代理模型 | 第51-52页 |
| ·微型多目标遗传算法 | 第52-54页 |
| ·智能布点技术 | 第54-56页 |
| ·收敛准则 | 第56-57页 |
| ·算法流程 | 第57-58页 |
| ·性能测试 | 第58-65页 |
| ·测试函数 | 第58-62页 |
| ·性能比较 | 第62-65页 |
| ·某重型商用车驾驶室动态特性分析及优化 | 第65-69页 |
| ·模态分析 | 第65-67页 |
| ·优化改进设计 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第4章 基于信赖域模型管理技术的多目标优化算法 | 第71-88页 |
| ·前言 | 第71页 |
| ·信赖域模型管理 | 第71-73页 |
| ·多目标信赖域模型管理 | 第73-76页 |
| ·信赖度 | 第73-74页 |
| ·信赖域的更新 | 第74-76页 |
| ·算法构造及流程 | 第76-77页 |
| ·数值算例及讨论 | 第77-83页 |
| ·数值算例1 | 第77-80页 |
| ·数值算例2 | 第80-83页 |
| ·在车门结构优化设计中的应用 | 第83-87页 |
| ·车门动静态特性分析 | 第83-85页 |
| ·优化改进设计 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第5章 结合信赖域和智能布点的多目标优化算法 | 第88-115页 |
| ·前言 | 第88页 |
| ·算法实现技术 | 第88-95页 |
| ·样本遗传策略 | 第88-91页 |
| ·遗传智能布点策略 | 第91-93页 |
| ·算法流程 | 第93-95页 |
| ·性能测试 | 第95-107页 |
| ·测试函数 | 第95-97页 |
| ·测试结果 | 第97-103页 |
| ·结果比较及分析 | 第103-107页 |
| ·基于耐撞性和模态性能的轿车车身结构轻量化设计 | 第107-113页 |
| ·车顶准静态压溃分析 | 第108-110页 |
| ·白车身模态分析 | 第110-111页 |
| ·优化改进设计 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 结论与展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第129-131页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目 | 第131页 |
