| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·多目标优化方法的研究内容 | 第12-14页 |
| ·本文的研究重点 | 第14-16页 |
| ·本论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 多目标优化问题的定义及多目标优化方法的分类与比较 | 第18-33页 |
| ·多目标优化问题的定义 | 第18-19页 |
| ·Pareto解集的概念及其评价准则 | 第19-20页 |
| ·多目标优化方法的分类 | 第20-22页 |
| ·按照优化过程和决策过程的先后顺序进行分类 | 第20-22页 |
| ·按照适应度和选择方式进行分类 | 第22页 |
| ·常用多目标优化方法介绍 | 第22-27页 |
| ·多目标遗传算法(MOGA) | 第23-24页 |
| ·非劣分层遗传算法(NSGA) | 第24-25页 |
| ·小组决胜遗传算法(NPGA) | 第25页 |
| ·多目标粒子群优化算法(MOPSO) | 第25-27页 |
| ·NSGA与 MOPSO的比较 | 第27-32页 |
| ·理论分析 | 第28-30页 |
| ·测试函数比较 | 第30-32页 |
| ·结论 | 第32-33页 |
| 第3章 SM-PSO算法与 SM-MOPSO算法介绍 | 第33-44页 |
| ·粒子群优化算法的缺点分析 | 第33-38页 |
| ·PSO算法的缺点 | 第33-36页 |
| ·测试函数 | 第34页 |
| ·齿轮箱减速器优化设计 | 第34-36页 |
| ·MOPSO算法的缺点 | 第36-38页 |
| ·平面10杆结构两目标优化设计 | 第36-37页 |
| ·空间25杆结构两目标优化设计 | 第37-38页 |
| ·SM-PSO算法介绍 | 第38-41页 |
| ·SM-PSO算法混合策略 | 第38-39页 |
| ·SM-PSO算法流程 | 第39-40页 |
| ·SM-PSO算法性能测试 | 第40-41页 |
| ·SM-MOPSO算法介绍 | 第41-43页 |
| ·SM-MOPSO算法流程 | 第41-42页 |
| ·SM-MOPSO算法性能测试 | 第42-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第4章 模型管理框架及其在演化算法中的应用 | 第44-65页 |
| ·计算机仿真试验的特点分析 | 第45-47页 |
| ·均匀试验设计 | 第47-48页 |
| ·径向基神经网络技术 | 第48-54页 |
| ·径向基神经网络技术介绍 | 第48-51页 |
| ·径向基神经网络技术的优越性 | 第51-52页 |
| ·径向基神经网络的参数选取原则 | 第52-54页 |
| ·模型管理框架 | 第54-58页 |
| ·单目标模型管理框架及其与演化算法的结合 | 第55-56页 |
| ·多目标模型管理框架及其与演化算法的结合 | 第56-58页 |
| ·算例 | 第58-64页 |
| ·某载人返回舱气动布局单目标优化设计 | 第59-60页 |
| ·某轻型飞机齿轮箱减速器多目标优化设计 | 第60-62页 |
| ·某大型无人机机翼结构的多目标优化设计 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| 第5章 SM-PSO算法与SM-MOSPO算法的并行实现 | 第65-78页 |
| ·PC机群的组建 | 第65-70页 |
| ·PC机群的组成和结构 | 第66-67页 |
| ·PC机群的实现 | 第67-70页 |
| ·MPICH的安装 | 第67页 |
| ·注册与配置 | 第67-68页 |
| ·MPICH与编译环境的整合 | 第68-69页 |
| ·并行程序的编译与运行 | 第69-70页 |
| ·并行SM-PSO算法 | 第70-74页 |
| ·并行模式 | 第70-71页 |
| ·迁移策略 | 第71-72页 |
| ·SM与PSO的结合方式 | 第72-73页 |
| ·并行 SM-PSO算法流程 | 第73-74页 |
| ·并行SM-MOPSO算法 | 第74-75页 |
| ·并行 SM-MOPSO算法流程 | 第74-75页 |
| ·并行SM-PSO算法以及并行SM-MOPSO的性能测试 | 第75-76页 |
| ·结论 | 第76-78页 |
| 第6章 基于信噪比的多目标决策方法 | 第78-88页 |
| ·信噪比概念及其计算方法 | 第78-82页 |
| ·单属性方案的信噪比 | 第79-80页 |
| ·多属性方案的信噪比 | 第80页 |
| ·多属性方案信噪比的计算 | 第80-82页 |
| ·功能因素分析 | 第80-81页 |
| ·采用均匀试验设计计算信噪比 | 第81-82页 |
| ·基于信噪比的多目标决策方法 | 第82-83页 |
| ·某轻型飞机齿轮箱多目标决策 | 第83-86页 |
| ·某轻型飞机齿轮箱多目标优化模型 | 第83-84页 |
| ·多目标优化结果 | 第84-85页 |
| ·最终设计方案的选择 | 第85-86页 |
| ·结论 | 第86-88页 |
| 第7章 交互式多目标粒子群优化算法 | 第88-102页 |
| ·IMOPSO算法的构造策略 | 第88-90页 |
| ·IMOPSO算法概述 | 第90-92页 |
| ·算例 | 第92-101页 |
| ·测试函数1 | 第92-93页 |
| ·测试函数2 | 第93-94页 |
| ·某轻型飞机齿轮箱多目标优化设计 | 第94-96页 |
| ·某型飞艇外形曲线的多目标优化设计 | 第96-101页 |
| ·某型飞艇外形曲线的多目标优化设计模型 | 第96-99页 |
| ·某飞艇外形曲线多目标优化设计结果 | 第99-101页 |
| ·结论 | 第101-102页 |
| 第5章 ××飞机吊挂结构多目标优化设计 | 第102-132页 |
| ·××飞机吊挂结构设计方案 | 第102-104页 |
| ·设计要求及设计载荷 | 第102-103页 |
| ·吊挂结构设计方案 | 第103-104页 |
| ·吊挂结构方案强度刚度分析 | 第104-117页 |
| ·有限元模型 | 第105-109页 |
| ·单位的选取 | 第105页 |
| ·坐标系的选择 | 第105页 |
| ·节点编号及其位置的选取 | 第105-106页 |
| ·有限元素的选取 | 第106页 |
| ·边界条件 | 第106-107页 |
| ·计算工况的选取 | 第107-109页 |
| ·有限元分析结果 | 第109-117页 |
| ·吊挂结构优化设计 | 第117-131页 |
| ·吊挂结构系统多目标优化模型 | 第117-119页 |
| ·多目标优化结果 | 第119-121页 |
| ·采用并行 SM-MOPSO算法进行优化计算 | 第119页 |
| ·采用模刑管理框架进行优化计算 | 第119-120页 |
| ·采用 IMOPSO算法进行优化计算 | 第120-121页 |
| ·最优设计方案的强度刚度校核 | 第121-129页 |
| ·优化结果分析 | 第129-131页 |
| ·结论 | 第131-132页 |
| 第9章 结论 | 第132-136页 |
| ·主要工作 | 第132-134页 |
| ·几点体会 | 第134页 |
| ·未来工作的展望 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-143页 |
| 致谢 | 第143-144页 |
| 攻读博士学位期间论文发表及参与课题研究情况 | 第144-145页 |
| 攻读博士学位期间获奖情况 | 第145-146页 |
