| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 减速器辐射噪声分析研究 | 第9页 |
| 1.2.2 代理模型技术研究与应用 | 第9-10页 |
| 1.2.3 多目标粒子群算法的研究与应用 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 2 提升机减速器辐射噪声分析 | 第12-23页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 基本理论 | 第12-15页 |
| 2.2.1 噪声辐射理论 | 第12-14页 |
| 2.2.2 边界元法 | 第14-15页 |
| 2.3 提升机减速器辐射噪声分析模型 | 第15-17页 |
| 2.4 提升机减速器辐射噪声分析 | 第17-21页 |
| 2.4.1 箱体表面声压计算结果 | 第17-19页 |
| 2.4.2 箱体外声场辐射噪声计算结果 | 第19-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-23页 |
| 3 基于径向基函数神经网络的提升机减速器代理模型 | 第23-37页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 代理模型技术研究 | 第23-27页 |
| 3.2.1 试验设计方法 | 第23-25页 |
| 3.2.2 基于径向基函数的神经网络代理模型 | 第25-27页 |
| 3.3 设计参数选择 | 第27-31页 |
| 3.3.1 基于有限差分法的局部灵敏度分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 设计参数局部灵敏度分析结果 | 第28-31页 |
| 3.4 试验设计 | 第31-33页 |
| 3.5 RBF神经网络代理模型 | 第33-36页 |
| 3.6 小结 | 第36-37页 |
| 4 基于全局灵敏度分析的提升机减速器模型优化 | 第37-46页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 Sobol'指数法灵敏度分析的理论基础 | 第37-39页 |
| 4.3 全局灵敏度分析与讨论 | 第39-43页 |
| 4.4 箱体结构优化 | 第43-45页 |
| 4.5 小结 | 第45-46页 |
| 5 基于改进多目标粒子群算法的提升机减速器多目标优化 | 第46-64页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 优化设计理论 | 第46-47页 |
| 5.3 提升机减速器多目标优化模型 | 第47-48页 |
| 5.4 改进粒子群算法研究 | 第48-60页 |
| 5.4.1 粒子群算法的基本理论 | 第48-50页 |
| 5.4.2 惯性权重的选择策略 | 第50-51页 |
| 5.4.3 种群多样性保持 | 第51-53页 |
| 5.4.4 算法性能比较 | 第53-57页 |
| 5.4.5 改进策略的多目标粒子群算法 | 第57-60页 |
| 5.5 提升机减速器多目标优化结果与讨论 | 第60-63页 |
| 5.6 小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文题目 | 第70页 |
| B.作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第70页 |