| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-28页 |
| ·研究背景和课题提出 | 第13-15页 |
| ·KBE 技术 | 第15-22页 |
| ·KBE 的定义 | 第15-16页 |
| ·知识的表示 | 第16-18页 |
| ·知识的推理 | 第18-20页 |
| ·KBE 与CAD 系统集成 | 第20-21页 |
| ·KBE 的应用现状 | 第21-22页 |
| ·产品配置技术 | 第22-23页 |
| ·稳健设计 | 第23-24页 |
| ·飞航导弹总体设计应用中存在的问题 | 第24-25页 |
| ·本文主要研究内容 | 第25-26页 |
| ·本文的体系结构 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 2 飞航导弹方案设计集成体系结构 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·飞航导弹的结构组成 | 第29-30页 |
| ·飞航导弹的总体性能模型 | 第30-34页 |
| ·飞航导弹起飞质量方程 | 第30-31页 |
| ·起飞质量优化模型 | 第31-34页 |
| ·飞航导弹总体方案设计问题 | 第34-37页 |
| ·基本任务 | 第34页 |
| ·一般方案设计步骤 | 第34-35页 |
| ·飞航导弹的功能需求 | 第35-36页 |
| ·飞航导弹方案设计评价 | 第36-37页 |
| ·导弹设计中的技术问题和解决方案 | 第37-39页 |
| ·关键技术问题 | 第37-38页 |
| ·基于KBE、约束配置模型与优化技术和评价技术一体化的总体方案设计方法 | 第38-39页 |
| ·系统集成平台的体系结构 | 第39-42页 |
| ·系统体系框架 | 第39-41页 |
| ·方案求解策略 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 3 飞航导弹方案中的知识表示研究 | 第43-66页 |
| ·引言 | 第43-45页 |
| ·传统知识表示 | 第45-47页 |
| ·面向对象知识表示 | 第45-46页 |
| ·产生式规则知识表示 | 第46-47页 |
| ·实例知识表示 | 第47页 |
| ·知识集成表示模型 | 第47-50页 |
| ·基于动态绑定的导弹过程知识研究 | 第50-54页 |
| ·基于动态绑定的知识属性技术 | 第50-52页 |
| ·导弹设计过程知识表达 | 第52-54页 |
| ·规则知识的合并研究 | 第54-63页 |
| ·人工神经网络知识 | 第55-57页 |
| ·基于符号规则和神经计算的融合研究 | 第57-63页 |
| ·基于XML 的知识结构化表达实例 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 4 导弹方案设计配置模型研究 | 第66-82页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·装配结构树 | 第67-69页 |
| ·基于装配结构树的约束模型 | 第69-73页 |
| ·约束关系表达 | 第69-71页 |
| ·约束机制模型 | 第71-73页 |
| ·约束知识的更新和维护 | 第73-76页 |
| ·约束的逻辑存储模式 | 第73-74页 |
| ·约束关系的变更 | 第74-76页 |
| ·约束知识的表示模式 | 第76页 |
| ·表达实例 | 第76-81页 |
| ·约束关系模型建立 | 第76-78页 |
| ·导弹气动布局配置的约束变更 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 5 飞航导弹模糊稳健优化和评价技术研究 | 第82-101页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·稳健优化设计方法 | 第83-85页 |
| ·基本原理 | 第83-84页 |
| ·稳健优化一般模型 | 第84-85页 |
| ·物理规划 | 第85-92页 |
| ·物理规划的基本理论 | 第85-90页 |
| ·算例分析 | 第90-91页 |
| ·物理规划的特点 | 第91-92页 |
| ·基于物理规划的模糊稳健优化 | 第92-93页 |
| ·飞航导弹质量模型的模糊稳健设计 | 第93-95页 |
| ·导弹战术技术指标 | 第93页 |
| ·设计任务分析 | 第93-94页 |
| ·优化和结果 | 第94-95页 |
| ·基于多方案的综合评价技术研究 | 第95-100页 |
| ·基于可视化的方案评价 | 第95-98页 |
| ·基于物理规划的方案评价 | 第98-99页 |
| ·综合评价指标 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 6 原型系统的设计 | 第101-112页 |
| ·总体结构 | 第101-102页 |
| ·知识管理 | 第102-104页 |
| ·对象知识管理 | 第102-103页 |
| ·规则知识管理 | 第103-104页 |
| ·神经计算训练 | 第104页 |
| ·知识语法解释器 | 第104-105页 |
| ·集成方案求解 | 第105-111页 |
| ·集成Matlab 的优化实现 | 第106-107页 |
| ·基于三维造型系统的融合 | 第107-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 7 总结和展望 | 第112-114页 |
| ·全文总结 | 第112-113页 |
| ·未来工作展望 | 第113-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-123页 |
| 附录1 作者攻读博士学位期间发表的论文 | 第123-124页 |
| 附录2 课题验收证明 | 第124页 |