| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 结构优化设计概述 | 第13-14页 |
| 1.3 桁架结构优化的特点及其研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 桁架结构优化的特点 | 第14-15页 |
| 1.3.2 桁架结构优化的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 计算智能算法在桁架结构优化中的应用研究 | 第17-18页 |
| 1.5 蚁群算法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.6 本文主要工作 | 第19-20页 |
| 1.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 工程结构的优化设计 | 第21-31页 |
| 2.1 结构优化设计的发展历程和方法 | 第21-23页 |
| 2.1.1 结构优化设计的发展历程 | 第21-22页 |
| 2.1.2 结构优化设计的方法 | 第22-23页 |
| 2.2 结构优化设计的特点和内容 | 第23-25页 |
| 2.2.1 结构优化设计的特点 | 第23-24页 |
| 2.2.2 结构优化设计的内容 | 第24-25页 |
| 2.3 结构优化设计的数学模型 | 第25-28页 |
| 2.3.1 设计变量 | 第25-26页 |
| 2.3.2 约束条件 | 第26-27页 |
| 2.3.3 目标函数 | 第27页 |
| 2.3.4 数学模型 | 第27-28页 |
| 2.4 桁架结构优化设计的数学模型 | 第28-30页 |
| 2.4.1 桁架结构截面尺寸的优化设计 | 第28-29页 |
| 2.4.2 桁架结构的截面尺寸和形状组合优化 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 蚁群算法 | 第31-41页 |
| 3.1 蚁群算法的寻优思路及基本特点 | 第31-34页 |
| 3.1.1 蚁群算法的寻优思路 | 第31-32页 |
| 3.1.2 蚁群算法的基本特点 | 第32-34页 |
| 3.2 蚁群算法模型的建立过程 | 第34-35页 |
| 3.3 蚁群算法的数学模型及其寻优策略 | 第35-37页 |
| 3.3.1 蚁群算法的数学模型 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基本蚁群算法的寻优步骤 | 第36-37页 |
| 3.4 几种经典蚁群算法 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 改进的蚁群优化算法 | 第41-51页 |
| 4.1 基本蚁群算法的优缺点 | 第41-42页 |
| 4.2 基本ACO算法的参数分析 | 第42-44页 |
| 4.2.1 信息素挥发系数 | 第42页 |
| 4.2.2 蚂蚁数量 | 第42-43页 |
| 4.2.3 启发式因子 | 第43-44页 |
| 4.2.4 信息素强度 | 第44页 |
| 4.3 改进的蚁群算法 | 第44-46页 |
| 4.3.1 对初始信息素分布的改进 | 第44-45页 |
| 4.3.2 寻优策略的改进 | 第45-46页 |
| 4.4 改进蚁群算法的实现过程 | 第46-47页 |
| 4.5 改进蚁群算法的仿真测试 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 改进蚁群算法在桁架结构离散变量优化中的应用 | 第51-63页 |
| 5.1 桁架结构的分类 | 第51页 |
| 5.2 离散变量的特点及优化方法 | 第51-53页 |
| 5.2.1 离散变量的特点 | 第51-52页 |
| 5.2.2 离散变量的优化方法 | 第52-53页 |
| 5.3 改进蚁群算法在桁架结构截面尺寸优化中的应用 | 第53-55页 |
| 5.3.1 桁架结构截面尺寸优化的数学模型 | 第53-54页 |
| 5.3.2 改进蚁群算法在桁架结构尺寸优化中的实现 | 第54-55页 |
| 5.4 基于改进算法的应用实例 | 第55-61页 |
| 5.4.1 10杆平面桁架 | 第55-56页 |
| 5.4.2 10杆平面桁架结构所得优化结果分析 | 第56-58页 |
| 5.4.3 52杆平面桁架优化 | 第58-59页 |
| 5.4.4 52杆平面桁架优化结果分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
