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基于MOGA的HXMT天文卫星巡天扫描智能规划模型

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-8页
第一章 课题意义和背景第8-14页
   ·引言第8-9页
   ·背景和意义第9-10页
   ·卫星巡天扫描运行方式的研究现状第10-12页
     ·NASA 提出的巡天扫描运行方式第10-11页
     ·国内学者提出的巡天扫描运行方式第11-12页
     ·传统扫描方法的瓶颈第12页
   ·本文主要解决的问题及内容安排第12-14页
     ·本文主要解决的问题第12-13页
     ·本文的内容安排第13-14页
第二章 HXMT 天文卫星第14-28页
   ·卫星任务第14页
   ·任务分析第14-18页
     ·有效载荷第14-15页
     ·轨道分析第15-18页
   ·巡天扫描时间第18-20页
   ·HXMT 天文卫星巡天扫描任务第20-28页
     ·分段式巡天扫描第20-23页
     ·能源状况分析第23-28页
第三章 HXMT 天文卫星巡天扫描与遗传算法的结合第28-46页
   ·问题的提出第28-29页
     ·数学模型第28-29页
     ·优化问题第29页
   ·遗传算法概述第29-38页
     ·遗传算法的基本思想第30-31页
     ·遗传算法的特点第31-32页
     ·遗传算法的应用情况第32-33页
     ·遗传算法的求解过程第33-38页
   ·基于GA 的多目标优化问题求解方法第38-44页
   ·多目标遗传算法与运控模式结合的优越性第44-46页
第四章 HXMT 天文卫星巡天扫描智能控制模型的设计第46-63页
   ·设计中的关键问题第46页
   ·算法流程第46-48页
   ·编码第48-50页
   ·群体设定第50-52页
     ·初始群体设定第51页
     ·群体规模第51-52页
   ·建立线形规划模型和计算PARETO 秩级第52-53页
     ·建立线性化模型第52-53页
     ·计算Pareto 秩级第53页
   ·个体适应度评价第53-55页
     ·归一化距离第54页
     ·共享函数第54-55页
     ·共享适应度第55页
   ·遗传操作第55-63页
     ·杰出个体保留机制第56-59页
     ·选择第59-60页
     ·交叉第60-61页
     ·变异第61-63页
第五章 试验结果以及讨论第63-78页
   ·仿真结果第63-77页
   ·试验结果分析第77-78页
第六章 总结第78-81页
   ·本文研究内容第78-79页
   ·创新点第79页
   ·进一步的研究设想第79-80页
   ·结论第80-81页
参考文献第81-84页
发表文章目录第84-85页
致谢第85页

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