基于可靠性和物理规划的多学科协同优化方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 多学科设计优化的提出 | 第10页 |
| 1.1.2 多学科设计优化的定义 | 第10-11页 |
| 1.1.3 多学科设计优化的特点 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 多学科设计优化方法研究与应用 | 第13-14页 |
| 1.2.2 面向设计的多学科设计优化集成软件 | 第14页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 协同优化方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 课题意义 | 第16页 |
| 1.4 课题内容 | 第16-18页 |
| 第二章 多学科设计优化理论 | 第18-34页 |
| 2.1 MDO的数学表述 | 第18-19页 |
| 2.2 MDO的基本概念 | 第19-21页 |
| 2.3 MDO的主要内容 | 第21-33页 |
| 2.3.1 数学建模 | 第21页 |
| 2.3.2 系统分解 | 第21-22页 |
| 2.3.3 灵敏度分析 | 第22-24页 |
| 2.3.4 MDO的主要方法 | 第24-31页 |
| 2.3.5 优化算法库 | 第31-32页 |
| 2.3.6 MDO设计平台 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 协同优化方法分析与改进 | 第34-46页 |
| 3.1 二次函数标准协同优化问题 | 第34-36页 |
| 3.2 标准协同优化方法计算困难性分析 | 第36-39页 |
| 3.2.1 Kuhn-Tucker条件 | 第36-38页 |
| 3.2.2 标准协同优化方法K-T条件的破坏 | 第38-39页 |
| 3.3 遗传算法 | 第39-41页 |
| 3.4 标准协同优化方法改进 | 第41-45页 |
| 3.4.1 基于遗传算法的标准协同优化方法 | 第41-42页 |
| 3.4.2 引入松弛变量的协同优化方法 | 第42-43页 |
| 3.4.3 采用松弛变量和遗传算法的协同优化方法 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于可靠性的协同优化方法 | 第46-64页 |
| 4.1 不确定性及其分析方法 | 第46-48页 |
| 4.1.1 不确定性的来源及分类 | 第46-47页 |
| 4.1.2 不确定性的分析方法 | 第47-48页 |
| 4.1.3 基于不确定性的多学科设计优化研究状况 | 第48页 |
| 4.2 可靠性设计优化 | 第48-57页 |
| 4.2.1 FORM方法 | 第50-55页 |
| 4.2.2 基于可靠性的协同优化方法 | 第55-57页 |
| 4.3 齿轮箱减速器的设计优化 | 第57-63页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第57-59页 |
| 4.3.2 系统分解及模型建立 | 第59-61页 |
| 4.3.3 计算结果及分析 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于物理规划的协同优化方法 | 第64-75页 |
| 5.1 物理规划 | 第64-68页 |
| 5.1.1 偏好函数的类型 | 第64-66页 |
| 5.1.2 偏好函数的建立 | 第66-68页 |
| 5.2 基于物理规划的协同优化方法 | 第68-70页 |
| 5.3 某型号战术导弹的设计优化 | 第70-74页 |
| 5.3.1 问题表述 | 第70-71页 |
| 5.3.2 系统分解 | 第71-72页 |
| 5.3.3 建立战术导弹的设计优化框架 | 第72-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 全文总结 | 第75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第82-83页 |
