| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-28页 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第12-26页 |
| 1.2.1 电磁场正问题的分析计算方法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 标量优化算法 | 第16-18页 |
| 1.2.3 矢量进化算法 | 第18-22页 |
| 1.2.4 鲁棒优化设计理论和算法 | 第22-26页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第26-28页 |
| 第2章 电磁场逆问题鲁棒优化设计基础 | 第28-47页 |
| 2.1 概述 | 第28页 |
| 2.2 概念和术语 | 第28-31页 |
| 2.3 不可控参数或设计参数的扰动 | 第31-35页 |
| 2.3.1 随机概率密度分布扰动 | 第31-34页 |
| 2.3.2 不确定性参数集合 | 第34-35页 |
| 2.4 鲁棒优化设计方法 | 第35-39页 |
| 2.4.1 敏感度分析方法 | 第35-36页 |
| 2.4.2 鲁棒优化随机概率设计方法 | 第36-38页 |
| 2.4.3 鲁棒优化非概率设计方法 | 第38页 |
| 2.4.4 约束函数鲁棒优化的概率设计方法 | 第38-39页 |
| 2.5 电磁场逆问题鲁棒优化设计的数学模型 | 第39-40页 |
| 2.6 电磁场正问题的数值计算方法 | 第40-46页 |
| 2.6.1 二维恒定磁场的有限元法 | 第40-44页 |
| 2.6.2 有限元方程的求解方法和后处理技术 | 第44-46页 |
| 2.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 电磁场逆问题鲁棒优化进化算法研究 | 第47-69页 |
| 3.1 概述 | 第47页 |
| 3.2 粒子群鲁棒优化算法 | 第47-57页 |
| 3.2.1 粒子群优化算法简介 | 第47-50页 |
| 3.2.2 粒子群鲁棒优化算法 | 第50-54页 |
| 3.2.3 算法验证 | 第54-57页 |
| 3.3 交叉熵鲁棒优化算法 | 第57-68页 |
| 3.3.1 交叉熵优化算法简介 | 第57-60页 |
| 3.3.2 交叉熵鲁棒优化算法 | 第60-64页 |
| 3.3.3 算法验证 | 第64-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 电磁场逆问题鲁棒优化设计若干关键问题研究 | 第69-83页 |
| 4.1 概述 | 第69页 |
| 4.2 基于支持向量机的快速鲁棒优化策略 | 第69-74页 |
| 4.2.1 基于支持向量机的表面响应模型 | 第70-72页 |
| 4.2.2 基于支持向量机的快速鲁棒优化算法 | 第72页 |
| 4.2.3 数值验证 | 第72-74页 |
| 4.3 多项式混沌及其应用 | 第74-79页 |
| 4.3.1 标准随机过程的多项式混沌近似 | 第75-77页 |
| 4.3.2 应用实例 | 第77-79页 |
| 4.4 兼具全局最优解和鲁棒最优解的搜索策略 | 第79-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 典型电磁场逆问题鲁棒优化设计与计算 | 第83-102页 |
| 5.1 概述 | 第83页 |
| 5.2 验证实例 | 第83-87页 |
| 5.3 天线阵鲁棒优化设计 | 第87-92页 |
| 5.4 TEAM Workshop Problem 22 | 第92-101页 |
| 5.4.1 SMES简介 | 第93-94页 |
| 5.4.2 超导电性 | 第94-95页 |
| 5.4.3 优化问题的数学模型 | 第95-97页 |
| 5.4.4 粒子群鲁棒优化算法的应用 | 第97-100页 |
| 5.4.5 基于支持向量机的快速鲁棒优化算法的应用 | 第100-101页 |
| 5.5 本章小结 | 第101-102页 |
| 第6章 全文总结 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-115页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116页 |