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基于遗传算法的受电弓及弓头弹簧系统优化设计研究

目录第1-8页
摘要第8-9页
Abstract第9-10页
第1章 绪论第10-18页
 1.1 课题来源及其研究重点第10页
 1.2 遗传算法简介第10-11页
 1.3 受电弓概述第11-15页
  1.3.1 受电弓的定义和基本要求第11-12页
  1.3.2 受电弓的基本结构及其作用第12-15页
 1.4 受电弓的研究现状第15-17页
 1.5 本文的主要工作第17-18页
第2章 遗传算法研究第18-30页
 2.1 生物进化与遗传算法第18页
 2.2 标准遗传算法第18-20页
  2.2.1 基本原理第18-19页
  2.2.2 遗传算法的基本术语第19-20页
 2.3 遗传算法的基本流程第20-21页
 2.4 遗传算法方法第21-23页
  2.4.1 编码/解码第21-22页
  2.4.2 二进制与十进制编码之间的转换第22-23页
 2.5 遗传算法的初始化第23页
 2.6 遗传算法的适应度函数第23-24页
 2.7 遗传算法的操作第24-27页
 2.8 遗传算法终止条件第27-28页
 2.9 遗传算法的数学基础第28-29页
  2.9.1 模式定理第28-29页
  2.9.2 积木块假设第29页
 2.10 本章小结第29-30页
第3章 多目标优化的遗传算法第30-38页
 3.1 多目标优化的基本概念第30-31页
  3.1.1 Pareto最优解第30-31页
  3.1.2 偏好(Preference)第31页
 3.2 基本求解方法第31-33页
 3.3 多目标优化问题的结构和特性第33页
 3.4 传统的多目标优化方法第33-34页
  3.4.1 加权法第33页
  3.4.2 约束法第33-34页
 3.5 遗传多目标优化第34-35页
  3.5.1 遗传算法寻优搜索的特征第34页
  3.5.2 适应值分配机制第34-35页
 3.6 PARETO解的概念第35-36页
 3.7 向量评价遗传算法第36-37页
 3.8 遗传算法中的约束处理第37页
 3.9 本章小结第37-38页
第4章 上海明珠二线地铁受电弓结构参数的优化设计第38-57页
 4.1 受电弓的工作第38页
  4.1.1 受电弓的静压力特性曲线第38页
  4.1.2 受电弓滑板和接触导线间的接触压力第38页
 4.2 良好受电对受电弓的性能要求第38-39页
 4.3 单臂受电弓的主要设计参数第39-40页
  4.3.1 弓头运动轨迹第39页
  4.3.2 升弓时所需转矩(即升弓转矩)第39页
  4.3.3 归算质量第39-40页
  4.3.4 接触压力第40页
 4.4 上海明珠二线地铁受电弓结构参数的优化设计第40-42页
 4.5 受电弓弓头运动轨迹与升弓转矩优化模型的建立第42-44页
  4.5.1 对受电弓正常工作的运动要求第42页
  4.5.2 受电弓优化模型的建立第42-44页
 4.6 受电弓几何参数的遗传算法优化第44-50页
  4.6.1 优化方法的选择及遗传算法第44页
  4.6.2 编码、选择、交叉、变异第44-50页
 4.7 遗传算法优化结果分析第50-52页
  4.7.1 弓头运动轨迹与升弓转矩优化结果分析第50-51页
  4.7.2 平衡杆优化结果分析第51-52页
 4.8 虚拟样机验证第52-56页
  4.8.1 单臂受电弓的虚拟样机模型的建立第52-53页
  4.8.2 仿真结果分析第53-56页
 4.9 本章小结第56-57页
第5章 弓网关系及弓头弹簧系统研究第57-67页
 5.1 弓头弹簧系统对受流稳定性的影响第57-59页
 5.2 弓网计算模型第59-61页
 5.3 弓头弹簧参数研究及优化第61-66页
  5.3.1 计算工具简介第61页
  5.3.2 弓头弹簧参数研究及优化第61-66页
 5.4 本章小结第66-67页
第6章 受电弓/接触网试验装置第67-70页
 6.1 受电弓试验第67-69页
 6.2 试验内容第69页
 6.3 本章小结第69-70页
总结与展望第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)第77页

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