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基于MPI并行计算的汽车悬架参数优化

摘要第1-6页
Abstract第6-7页
目录第7-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·研究现状第10-16页
     ·机群并行系统第11-12页
     ·汽车悬架系统研究现状第12-14页
     ·遗传算法第14-15页
     ·遗传算法优化悬架参数存在的问题第15-16页
   ·本文的主要研究内容和内容安排第16-17页
   ·小结第17-18页
第2章 并行计算基本理论第18-26页
   ·并行概述第18页
   ·并行体系结构特点第18-19页
     ·并行性第18页
     ·可扩展性第18-19页
   ·可扩展的并行计算体系结构第19-20页
     ·无共享体系结构第19页
     ·共享磁盘体系结构第19-20页
     ·共享存储器体系结构第20页
   ·单一系统(SSI)第20-21页
   ·集群、MPP、SMP的体系结构第21-24页
     ·对称多处理机(SMP)第21-22页
     ·大规模并行处理机MPP第22-23页
     ·工作站机群COW第23-24页
   ·并行计算模型第24页
   ·并行通信与同步第24-25页
   ·并行计算的性能度量第25页
     ·加速(又称加速比)s(n)第25页
   ·小结第25-26页
第3章 构建基于MPI的WINDOWS机群第26-34页
   ·机群系统简介及比较第26-29页
     ·机群与其它并行系统比较第26-27页
     ·机群的优点第27-28页
     ·机群的分类第28页
     ·机群的重要指标第28-29页
     ·机群系统实现的关键技术第29页
   ·机群的软件环境第29-30页
     ·操作系统选择第30页
     ·并行计算编程标准的选择第30页
   ·PVM第30-31页
   ·MPI第31-32页
     ·MPI产生第31页
     ·MPI的特点第31-32页
     ·MPI编程环境的选择第32页
   ·PC Winows+MPI机群系统组建第32-33页
   ·MPICH2与VISUAL C++6.0的配合使用第33页
   ·小结第33-34页
第4章 MPI并行基础知识第34-39页
   ·并行算法分类第34页
   ·程序并行化的一般方法第34-35页
   ·MPI并行程序模式第35-36页
   ·MPI通信方式第36-38页
   ·MPI并行计算的负载平衡第38页
   ·小结第38-39页
第5章 遗传算法及其并行性第39-58页
   ·遗传算法基本理论第39-42页
     ·模式定理第39-41页
     ·积木块假设第41-42页
   ·遗传算法基本要素及其实现技术第42-48页
     ·编码第42-44页
     ·适应度函数第44-45页
     ·选择算子第45-46页
     ·交叉算子第46页
     ·变异算子第46-47页
     ·约束条件的处理第47-48页
     ·终止准则第48页
     ·控制参数第48页
   ·并行遗传算法(PGA)第48-57页
     ·遗传算法固有的并行性第49页
     ·遗传算法的并行性分析第49-50页
     ·并行遗传算法分类第50-57页
   ·小结第57-58页
第6章 汽车悬架系统优化设计问题的并行遗传算法实现研究第58-67页
   ·悬架柔性多体模型第58-61页
     ·虚拟样机技术第58页
     ·ADAMS软件简介第58-59页
     ·参数化分析第59-60页
     ·整车悬架柔性多体模型第60-61页
   ·优化方法—改进的遗传算法第61-62页
   ·遗传算法和ADAMS软件接口第62页
   ·优化方法的实现第62-65页
     ·主从式(PGA)第62-64页
     ·粗粒度(CGGA)第64-65页
   ·结果分析第65-66页
   ·小结第66-67页
结论第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-73页
作者简介第73页
发表论文和参加科研情况说明第73页

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