| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 本课题的研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 本论文的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构 | 第15-16页 |
| 2 CATIA软件概述及建模技术 | 第16-21页 |
| 2.1 CATIA V5的平台特点 | 第16-17页 |
| 2.1.1 CATIA简介 | 第16页 |
| 2.1.2 CATIA V5设计平台的特点 | 第16-17页 |
| 2.2 CATIA V5的参数化建模技术介绍 | 第17-20页 |
| 2.2.1 知识工程简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于特征的参数化建模 | 第18-19页 |
| 2.2.3 知识驱动技术 | 第19-20页 |
| 2.3 本章总结 | 第20-21页 |
| 3 CAD型线数据提取与CATIA中船体外壳的生成 | 第21-32页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 CAD中型线数据的提取 | 第21-28页 |
| 3.2.1 型线数据提取的思路与方法 | 第21-23页 |
| 3.2.2 型线数据提取程序介绍 | 第23-28页 |
| 3.3 船体外壳的快速生成 | 第28-31页 |
| 3.3.1 CATIA二次开发简述 | 第28-29页 |
| 3.3.2 将型值点信息导入CATIA的几种方法 | 第29页 |
| 3.3.3 在CATIA中生成船体外壳 | 第29-31页 |
| 3.4 本章总结 | 第31-32页 |
| 4 “大消一号”相关研究内容快速建模 | 第32-45页 |
| 4.1 CATIA与船舶建模 | 第32-33页 |
| 4.2 “大消一号”上层建筑的模型建立 | 第33-35页 |
| 4.3 建立机舱内设备模型库 | 第35-43页 |
| 4.4 本章总结 | 第43-45页 |
| 5 基于遗传算法的“大消一号”机舱优化布置 | 第45-74页 |
| 5.1 遗传算法介绍 | 第45-51页 |
| 5.1.1 遗传算法的定义及基本思想 | 第45-46页 |
| 5.1.2 遗传算法的发展及应用 | 第46-47页 |
| 5.1.3 遗传算法的构成要素及算法原理 | 第47-50页 |
| 5.1.4 遗传算法的特点 | 第50-51页 |
| 5.2 机舱布置规范要求及使用、维修要求 | 第51-59页 |
| 5.2.1 机舱布置的重要性和基本原则 | 第51-55页 |
| 5.2.2 机舱位置和容积 | 第55-57页 |
| 5.2.3 机舱布置方法及步骤 | 第57-59页 |
| 5.3 “大消一号”机舱的布置优化实例 | 第59-73页 |
| 5.3.1 “大消一号”机舱中的油水箱及平台划分 | 第59-63页 |
| 5.3.2 机舱内设备布置优化的数学模型 | 第63-67页 |
| 5.3.3 利用遗传算法进行计算 | 第67-68页 |
| 5.3.4 遗传算法结果及设备在模型中的展示 | 第68-73页 |
| 5.4 本章总结 | 第73-74页 |
| 结论与展望 | 第74-76页 |
| 1. 结论 | 第74页 |
| 2. 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 附录A 遗传算法程序 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |