| 中文摘要 | 第1-8页 |
| 英文摘要 | 第8-14页 |
| 1 导 论 | 第14-24页 |
| ·软计算在材料中的应用现状 | 第14-21页 |
| ·神经计算 | 第14-18页 |
| ·模糊建模 | 第18-19页 |
| ·非导数优化 | 第19-21页 |
| ·问题的提出 | 第21-22页 |
| ·研究内容与技术措施 | 第22-24页 |
| 2 经验数据软计算建模技术 | 第24-54页 |
| ·材料数据处理与软计算方法 | 第24-28页 |
| ·材料数据特征分析 | 第24-25页 |
| ·材料数据软计算建模 | 第25-27页 |
| ·数据预处理问题 | 第27-28页 |
| ·多层感知器网络及其学习算法改进 | 第28-34页 |
| ·多层感知器网络结构 | 第29-30页 |
| ·反向传播算法及其缺陷 | 第30-31页 |
| ·权重的差异演化 | 第31-34页 |
| ·自适应神经－模糊建模方法 | 第34-41页 |
| ·模糊集合 | 第34-36页 |
| ·模糊推理系统 | 第36-37页 |
| ·自适应神经－模糊推理建模 | 第37-41页 |
| ·模糊推理系统简化 | 第41-45页 |
| ·初始模型结构产生的聚类算法 | 第41-43页 |
| ·模糊规则简化的差异演化算法 | 第43-44页 |
| ·基于权重共享的参数细调 | 第44-45页 |
| ·随机过程建模 | 第45-47页 |
| ·材料相变点建模实例 | 第47-53页 |
| ·结构钢Ac1和Ac3温度模型 | 第48-51页 |
| ·Al-Si系铸造合金液相线建模 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 3 基于种群的非导数优化方法 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·对遗传算法的改进 | 第55-59页 |
| ·二进制编码及其缺陷 | 第56页 |
| ·十位编码遗传算法 | 第56-58页 |
| ·近似遗传算法 | 第58-59页 |
| ·复合粒群优化 | 第59-62页 |
| ·标准粒群优化算法 | 第59-60页 |
| ·PSO的参数设置 | 第60页 |
| ·复合PSO算法 | 第60-62页 |
| ·菌群捕食优化算法 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 4 材料软计算建模与优化框架 | 第66-82页 |
| ·问题定义与目标表达 | 第66-69页 |
| ·多目标及其模糊性处理 | 第66-68页 |
| ·基于模糊决策的参数优化 | 第68-69页 |
| ·材料数据的软计算建模框架 | 第69-75页 |
| ·冲天炉熔炼过程建模与优化 | 第75-80页 |
| ·单目标遗传优化 | 第75-77页 |
| ·模糊多目标PSO优化 | 第77-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 5 工程应用实例 | 第82-148页 |
| ·ZL101A成分－力学性能建模与优化 | 第82-105页 |
| ·研究目的与任务 | 第82页 |
| ·数据搜集与整理 | 第82-83页 |
| ·模型比较与分析 | 第83-90页 |
| ·成分控制与优化 | 第90-102页 |
| ·验证实施 | 第102-105页 |
| ·A319合金固溶处理工艺优化 | 第105-115页 |
| ·实验及数据 | 第105页 |
| ·固溶处理工艺模型 | 第105-109页 |
| ·最佳固溶温度和时间 | 第109-114页 |
| ·验证实验及结果 | 第114-115页 |
| ·高碳当量灰铸铁建模与成分优化 | 第115-130页 |
| ·碳当量－组织－强度关系 | 第116-117页 |
| ·成分－强度性能模型 | 第117-120页 |
| ·抗拉强度的遗传优化 | 第120-121页 |
| ·强度与硬度综合优化 | 第121-130页 |
| ·验证与应用 | 第130页 |
| ·普通灰铁成分及熔炼工艺优化 | 第130-147页 |
| ·数据与变量选择 | 第131-132页 |
| ·力学性能模型与分析 | 第132-137页 |
| ·力学性能遗传优化 | 第137-144页 |
| ·铁水成分及熔炼工艺的综合优化 | 第144-147页 |
| ·优化建议与实施 | 第147页 |
| ·本章小结 | 第147-148页 |
| 6 全文总结 | 第148-150页 |
| 致 谢 | 第150-152页 |
| 参考文献 | 第152-168页 |
| 附 录:攻读博士学位期间完成的科研项目及发表的论文 | 第168-169页 |