摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
注释表 | 第12-13页 |
缩略词 | 第13-14页 |
第一章 绪论 | 第14-21页 |
1.1 研究背景 | 第14页 |
1.2 机电产品的布线设计问题概述 | 第14-17页 |
1.2.1 机电产品布线设计流程 | 第14-15页 |
1.2.2 布线设计内容 | 第15-17页 |
1.3 研究现状及存在问题 | 第17-18页 |
1.3.1 线缆设计与智能优化算法 | 第17页 |
1.3.2 A~*算法路径搜索技术及其研究现状 | 第17-18页 |
1.3.3 遗传算法在线缆设计应用中的研究现状及存在问题 | 第18页 |
1.4 本课题的研究意义和研究内容 | 第18-20页 |
1.5 本文章节安排 | 第20-21页 |
第二章 布线环境的空间预处理 | 第21-31页 |
2.1 满足布线工艺的布线环境要求 | 第21-23页 |
2.1.1 布线工艺概述 | 第21页 |
2.1.2 布线环境要求概述 | 第21-22页 |
2.1.3 布线环境的表达与存储 | 第22-23页 |
2.2 布线环境计算方法 | 第23-28页 |
2.2.1 Pro/E球心坐标提取 | 第25-26页 |
2.2.2 干涉球心坐标导出 | 第26-28页 |
2.3 空间预处理结果显示 | 第28-29页 |
2.4 本章小结 | 第29-31页 |
第三章 基于改进A~*算法的线缆三维路径优化 | 第31-45页 |
3.1 启发式搜索与A~*算法 | 第31-33页 |
3.2 工艺约束的三维空间路径搜索问题 | 第33-37页 |
3.2.1 二维到三维的拓展 | 第34页 |
3.2.2 布线工艺约束概述 | 第34-35页 |
3.2.3 栅格点属性信息的拓展 | 第35-36页 |
3.2.4 根据布线工艺约束定义栅格点权值 | 第36-37页 |
3.3 基于改进A~*算法的路径搜索 | 第37-39页 |
3.3.1 A~*算法估价函数的选取及其对计算结果的影响 | 第37-39页 |
3.3.2 引入栅格点权值的启发函数 | 第39页 |
3.4 改进后的A~*算法实例验证 | 第39-44页 |
3.4.1 三维空间路径搜索验证实例 | 第39-40页 |
3.4.2 空间预处理 | 第40页 |
3.4.3 改进A~*算法的路径搜索与结果讨论 | 第40-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-45页 |
第四章 遗传-A~*混合的线缆全局优化计算 | 第45-63页 |
4.1 遗传算法概述 | 第45-47页 |
4.1.1 遗传算法原理概述 | 第45-46页 |
4.1.2 遗传算法应用概述 | 第46-47页 |
4.2 基于遗传算法的线缆结构优化 | 第47-50页 |
4.2.1 分支点对线缆结构设计的影响 | 第47-48页 |
4.2.2 染色体编码设计 | 第48-50页 |
4.3 局部最优与全局最优解 | 第50页 |
4.4 适应度函数设计 | 第50-54页 |
4.4.1 适应度的计算 | 第50-51页 |
4.4.2 改进的适应度计算 | 第51-54页 |
4.5 改进的遗传算法操作 | 第54-61页 |
4.5.1 选择 | 第54-57页 |
4.5.2 杂交 | 第57-60页 |
4.5.3 变异 | 第60-61页 |
4.5.4 终止条件及保护优秀个体策略 | 第61页 |
4.6 本章小结 | 第61-63页 |
第五章 算法验证及分析 | 第63-71页 |
5.1 应用实例验证 | 第63-66页 |
5.1.1 算法实例验证输入条件 | 第63-64页 |
5.1.2 算法实例验证结果 | 第64-66页 |
5.1.3 CAD软件中的计算结果重建模显示 | 第66页 |
5.2 算法性能分析 | 第66-69页 |
5.2.1 遗传算法致死率分析 | 第66-68页 |
5.2.2 遗传算法收敛性分析 | 第68-69页 |
5.2.3 遗传算法稳定性分析 | 第69页 |
5.2.4 A~*算法时间复杂度分析 | 第69页 |
5.3 本章小结 | 第69-71页 |
第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
6.1 本文总结 | 第71-72页 |
6.2 进一步工作 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
在学期间发表的学术论文与申请的专利 | 第78页 |