基于SOM和粗糙集的设计空间缩减技术在船型优化中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外船型优化研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 空间缩减技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于自组织映射的空间缩减技术 | 第17-28页 |
| 2.1 自组织映射基本理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 SOM网络结构 | 第17-18页 |
| 2.1.2 SOM学习算法介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 基于自组织映射的设计空间缩减技术 | 第19-20页 |
| 2.3 函数数值算例 | 第20-21页 |
| 2.4 船型优化算例 | 第21-27页 |
| 2.4.1 船体曲面的参数化表达 | 第21-22页 |
| 2.4.2 船体优化模型的建立 | 第22-23页 |
| 2.4.3 样本点选取及样本集的建立 | 第23页 |
| 2.4.4 优化设计空间重构 | 第23-25页 |
| 2.4.5 优化结果分析 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于粗糙集的空间缩减技术及离散化研究 | 第28-50页 |
| 3.1 粗糙集的基本理论 | 第28-31页 |
| 3.1.1 信息表知识表达系统 | 第28-29页 |
| 3.1.2 上近似集和下近似集 | 第29-30页 |
| 3.1.3 分类精度和分类质量 | 第30-31页 |
| 3.2 粗糙集离散化 | 第31-38页 |
| 3.2.1 离散化问题介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.2 离散化算法和评价指标 | 第32-33页 |
| 3.2.3 FCM聚类算法 | 第33-35页 |
| 3.2.4 基于FCM的离散化算法 | 第35-36页 |
| 3.2.5 改进的基于FCM的自适应离散化算法 | 第36-38页 |
| 3.3 决策表属性约减和规则推理 | 第38-40页 |
| 3.4 基于粗糙集的空间缩减技术 | 第40-41页 |
| 3.5 数值算例 | 第41-45页 |
| 3.6 船型优化算例 | 第45-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于SOM和粗糙集的多级设计空间缩减技术 | 第50-59页 |
| 4.1 多级设计空间缩减技术研究框架 | 第51-52页 |
| 4.2 数值算例 | 第52-58页 |
| 4.2.1 阿克利函数 | 第52-53页 |
| 4.2.2 空间缩减 | 第53-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 多级设计空间缩减技术在船型优化中的应用 | 第59-82页 |
| 5.1 船型优化问题的描述 | 第60-62页 |
| 5.1.1 船体曲面的参数化表达 | 第60-61页 |
| 5.1.2 船体优化模型的建立 | 第61-62页 |
| 5.2 船舶总阻力和尾流场均匀度的计算 | 第62-65页 |
| 5.2.1 SHIPFLOW的计算原理 | 第62-63页 |
| 5.2.2 SHIPFLOW的计算结果验证 | 第63-65页 |
| 5.3 多级设计空间缩减方法在船型优化中的应用 | 第65-73页 |
| 5.4 优化结果分析 | 第73-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 论文主要工作总结 | 第82页 |
| 6.2 研究展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与的科研项目 | 第90页 |
