| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| 1．1 引言 | 第12页 |
| 1．2 模型修正方法发展现状 | 第12-14页 |
| 1．3 协同优化发展现状 | 第14-17页 |
| 1．3．1 结构优化发展历史 | 第14-16页 |
| 1．3．2 结构协同优化发展现状 | 第16页 |
| 1．3．3 存在的问题 | 第16-17页 |
| 1．4 AGENT与多AGENT系统发展现状 | 第17-18页 |
| 1．4．1 AGENT弱概念 | 第17-18页 |
| 1．4．2 AGENT和多AGENT的研究进展 | 第18页 |
| 1．5 本文研究内容 | 第18-21页 |
| 1．5．1 主要研究内容 | 第18页 |
| 1．5．2 研究方法和途径 | 第18-21页 |
| 第一章参考文献 | 第21-25页 |
| 第二章 面向广义优化的有限元分析建模策略 | 第25-41页 |
| 2．1 问题的提出 | 第25-26页 |
| 2．2 基本建模思路 | 第26-28页 |
| 2．2．1 不同粒度的有限元分析模型 | 第26-27页 |
| 2．2．2 面向优化的有限元分析建模策略 | 第27-28页 |
| 2．3 有限元静态分析模型 | 第28-29页 |
| 2．4 液压挖掘机工作装置有限元模态分析模型 | 第29-37页 |
| 2．4．1 金属构件的模态分析简化模型 | 第29-33页 |
| 2．4．1．1 动臂、斗杆的简化模型 | 第29-32页 |
| 2．4．1．2 摇杆、摆杆的简化模型 | 第32页 |
| 2．4．1．3 铲斗的有限元模态分析模型 | 第32-33页 |
| 2．4．2 液压油缸构件的有限元模型 | 第33-36页 |
| 2．4．2．1 活塞杆及缸套的有限元模型 | 第33-34页 |
| 2．4．2．2 液压油压力的处理： | 第34-36页 |
| 2．4．3 整机集成后的模型 | 第36-37页 |
| 2．5 有限元瞬态响应分析模型 | 第37-38页 |
| 2．6 整机试验模态分析 | 第38-39页 |
| 2．7 小结 | 第39-40页 |
| 第二章参考文献 | 第40-41页 |
| 第三章 复杂机械系统模型修正方法 | 第41-60页 |
| 3．1 问题的提出 | 第41-43页 |
| 3．2 模型修正方法Ⅰ：基于谱约束下矩阵逼近的模型修正方法 | 第43-50页 |
| 3．2．1 谱约束下的矩阵最佳逼近问题 | 第43-44页 |
| 3．2．2 模型修正的实现 | 第44-48页 |
| 3．2．2．1 动力学模型 | 第44页 |
| 3．2．2．2 实验模态扩阶 | 第44-45页 |
| 3．2．2．3 模型修正方法 | 第45-47页 |
| 3．2．2．4 实验误差的考虑 | 第47-48页 |
| 3．2．3 算例 | 第48-50页 |
| 3．2．3．1 悬臂梁算例 | 第48-49页 |
| 3．2．3．2 液压挖掘机算例 | 第49-50页 |
| 3．3 模型修正方法Ⅱ：应用智能遗传算法识别工装局部模态参数 | 第50-57页 |
| 3．3．1 智能遗传算法 | 第51-55页 |
| 3．3．1．1 遗传算法概述 | 第51-52页 |
| 3．3．1．2 简单遗传算法的基本原理 | 第52页 |
| 3．3．1．3 智能GAs的原理和特点 | 第52-53页 |
| 3．3．1．4 智能GAs的实现原理 | 第53-55页 |
| 3．3．2 参数识别过程 | 第55-57页 |
| 3．3．2．1 动态模型简化 | 第55-56页 |
| 3．3．2．2 局部结构参数识别 | 第56页 |
| 3．3．2．3 模态参数识别方法的优化模型 | 第56-57页 |
| 3．3．3 计算结果 | 第57页 |
| 3．4 小结 | 第57-58页 |
| 第三章参考文献 | 第58-60页 |
| 第四章 多AGENT协同优化系统的基本理论及构架 | 第60-80页 |
| 4．1 AGENT的基本概念 | 第60-67页 |
| 4．1．1 AGENT的定义 | 第60-62页 |
| 4．1．2 AGENT的逻辑结构 | 第62-66页 |
| 4．1．2．1 AGENT虚拟层 | 第63页 |
| 4．1．2．2 AGENT逻辑层 | 第63-66页 |
| 4．1．3 多AGENT系统结构分析 | 第66-67页 |
| 4．1．3．1 设计原则 | 第66-67页 |
| 4．1．3．2 系统组织结构 | 第67页 |
| 4．2 关于静动态协同优化要求的分析 | 第67-73页 |
| 4．2．1 结构静动态协同优化的三种模式 | 第67-69页 |
| 4．2．2 结构静动态协同优化的模式二 | 第69-71页 |
| 4．2．3 多层次多目标的协同优化模型 | 第71-72页 |
| 4．2．4 面向广义优化的结构有限元分析的复杂性 | 第72-73页 |
| 4．3 面向广义优化的多AGENT静动态协同优化系统结构 | 第73-77页 |
| 4．3．1 优化AGENT群体 | 第74-75页 |
| 4．3．2 有限元AGENT群体 | 第75-77页 |
| 4．3．2．1 MasterAGENT结构体系 | 第75-76页 |
| 4．3．2．2 面向专业的SubAGENT结构体系 | 第76-77页 |
| 4．4 小结 | 第77-78页 |
| 第四章参考文献 | 第78-80页 |
| 第五章 多AGENT协同优化系统的关键技术 | 第80-110页 |
| 5．1 静动态协同优化的本体论研究 | 第80-90页 |
| 5．1．1 知识表示的本体论 | 第80-82页 |
| 5．1．2 基于共享本体论的多AGENT间通信 | 第82-83页 |
| 5．1．3 静动态协同优化的本体论研究 | 第83-90页 |
| 5．2 静动态协同优化多AGENT系统的协同 | 第90-104页 |
| 5．2．1 合同网协议 | 第91-92页 |
| 5．2．2 基于递归转移网络的多任务协同求解 | 第92-99页 |
| 5．2．2．1 问题求解行为的描述 | 第93-94页 |
| 5．2．2．2 基本的问题求解方式 | 第94-99页 |
| 5．2．3 规划器和调度器 | 第99-104页 |
| 5．2．3．1 应用原操作进行多AGENT规划 | 第99-100页 |
| 5．2．3．2 应用求和操作进行多AGENT规划 | 第100-101页 |
| 5．2．3．3 管理资源分配冲突 | 第101-102页 |
| 5．2．3．4 运行监视和异常处理 | 第102-104页 |
| 5．3 有限元分析AGENT群体的协同工作机制 | 第104-107页 |
| 5．3．1 有限元分析AGENT间的协作 | 第105-106页 |
| 5．3．2 任务的分解与分配 | 第106-107页 |
| 5．4 小结 | 第107-108页 |
| 第五章参考文献 | 第108-110页 |
| 第六章 基于多AGENT的静动态协同优化系统的实现及实例研究 | 第110-120页 |
| 6．1 基于多AGENT的协同优化系统（ABCOS）的实现 | 第110-117页 |
| 6．1．1 ABCOS的目标和功能 | 第110页 |
| 6．1．2 系统框架的实现 | 第110-113页 |
| 6．1．3 ABCO系统中各AGENT间的通信 | 第113-115页 |
| 6．1．4 协同优化系统中协调引擎的运作 | 第115-116页 |
| 6．1．5 ABCO系统中有限元分析自动过程的实现 | 第116-117页 |
| 6．2 挖掘机工作装置静动态协同优化实例 | 第117-118页 |
| 6．2．1 挖掘机工作装置设计中的有限元分析模型 | 第117-118页 |
| 6．2．2 部分优化结果 | 第118页 |
| 6．3 小结 | 第118-119页 |
| 第六章参考文献 | 第119-120页 |
| 第七章 总结与展望 | 第120-122页 |
| 7．1 全文内容总结 | 第120-121页 |
| 7．2 研究展望 | 第121-122页 |
| 博士研究生期间发表的论文 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
