| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 进化计算 | 第10-11页 |
| 1.1.2 分布估计算法 | 第11-12页 |
| 1.2 改进的分布估计算法 | 第12-18页 |
| 1.2.1 变量无关的分布估计算法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 双变量相关的分布估计算法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 多变量相关的分布估计算法 | 第15-17页 |
| 1.2.4 变量连续性的EDA算法问题 | 第17-18页 |
| 1.3 分布估计算法的研究热点 | 第18-21页 |
| 1.3.1 理论研究 | 第18页 |
| 1.3.2 算法的改进性研究 | 第18-20页 |
| 1.3.3 多目标优化EDA算法 | 第20-21页 |
| 1.4 论文整体结构与内容安排 | 第21-22页 |
| 第2章 基于云模型的分布估计算法 | 第22-32页 |
| 2.1 云模型理论 | 第22-24页 |
| 2.1.1 云模型的基本内容 | 第22页 |
| 2.1.2 正态云模型发生器 | 第22-24页 |
| 2.2 基于云模型的分布估计算法概率模型 | 第24-26页 |
| 2.2.1 云模型EDA算法 | 第24页 |
| 2.2.2 混合云模型算法 | 第24-26页 |
| 2.3 算法验证 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于云模型的EDA算法及其在聚合物物性参数估计中的应用 | 第32-39页 |
| 3.1 研究背景介绍 | 第32页 |
| 3.2 聚合物物性参数计算过程 | 第32-34页 |
| 3.2.1 物性计算模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 PC-SAFT状态方程 | 第33-34页 |
| 3.2.3 参数估算的具体实现步骤 | 第34页 |
| 3.3 超临界乙烯配位聚合体系参数估计 | 第34-38页 |
| 3.3.1 PC-SAFT方程纯组分参数 | 第35-36页 |
| 3.3.2 组分间二元相平衡计算 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于Kriging的改进EDA算法 | 第39-47页 |
| 4.1 研究背景 | 第39页 |
| 4.2 Kriging代理模型 | 第39-42页 |
| 4.2.1 代理模型 | 第39页 |
| 4.2.2 Kriging模型及其具体实现 | 第39-42页 |
| 4.3 基于Kriging的EDA算法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 算法改进内容 | 第42-43页 |
| 4.3.2 函数测试 | 第43-45页 |
| 4.3.3 测试结果分析 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于Kriging代理模型的苯乙烯流程优化 | 第47-54页 |
| 5.1 研究背景 | 第47页 |
| 5.2 流程优化的基本原理 | 第47-48页 |
| 5.3 苯乙烯流程模拟系统构建 | 第48-49页 |
| 5.4 优化过程实现 | 第49-52页 |
| 5.5 结果分析 | 第52-53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 全文总结 | 第54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在读硕士学位期间学术成果 | 第63页 |