| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 数值计算理论及优化方法 | 第17-27页 |
| 2.1 风洞实验基础 | 第17-18页 |
| 2.1.1 风洞实验准则 | 第17-18页 |
| 2.2 计算流体力学基础理论 | 第18-23页 |
| 2.2.1 基本控制方程 | 第18-20页 |
| 2.2.2 网格方案 | 第20-22页 |
| 2.2.3 湍流模拟 | 第22-23页 |
| 2.3 多目标优化方法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 Pareto解集的定义 | 第23-25页 |
| 2.4 数据挖掘方法简介 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 模型建立与风洞实验 | 第27-37页 |
| 3.1 气动悬浮列车风洞实验模型及实验工况 | 第27-30页 |
| 3.2 实验台架 | 第30-32页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第32-34页 |
| 3.4 车翼上表面油流实验 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 网格策略的确定与数值模拟 | 第37-47页 |
| 4.1 网格策略 | 第37-40页 |
| 4.2 数值模拟结果 | 第40-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 串联翼布置的优化及结果 | 第47-63页 |
| 5.1 优化模型及优化变量 | 第47-48页 |
| 5.2 设计优化目标函数 | 第48-49页 |
| 5.3 优化方法与流程 | 第49-55页 |
| 5.3.1 数值模拟流程 | 第49页 |
| 5.3.2 拉丁超立方取样方法 | 第49-50页 |
| 5.3.3 优化流程 | 第50-51页 |
| 5.3.4 Kriging代理模型 | 第51页 |
| 5.3.5 第二代非支配排序遗传算法（NSGA-II） | 第51-52页 |
| 5.3.6 K-means聚类分析 | 第52-55页 |
| 5.4 优化结果 | 第55-61页 |
| 5.4.1 总变差分析 | 第55-56页 |
| 5.4.2 自组织映射结果 | 第56-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第73页 |