| 第一章 绪论 | 第1-44页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·国内外多学科优化研究现状及进展 | 第13-15页 |
| ·多学科优化方法的发展历史 | 第15-20页 |
| ·单级优化算法 | 第16-17页 |
| ·标准的系统级优化算法 | 第16页 |
| ·基于GSE的单级优化算法 | 第16页 |
| ·一致性约束优化算法(Compatibility Constrained Optimization) | 第16-17页 |
| ·并行子空间优化算法 | 第17-18页 |
| ·基于敏感分析的并行子空间优化算法(Concurrent Subspace Optimization简称CSSO) | 第17页 |
| ·改进的基于敏感分析的CSSO算法 | 第17-18页 |
| ·基于响应面的CSSO算法 | 第18页 |
| ·协作优化算法(Collaborative Optimization) | 第18-19页 |
| ·二级集成系统综合算法(Bi-level integrated system synthesis) | 第19-20页 |
| ·多学科优化的典型数学模型 | 第20-28页 |
| ·华中科技大学陈柏鸿模型 | 第20-22页 |
| ·Braun and Kroo提出的CO方法模型 | 第22页 |
| ·Sobieszczanski-Sobieski,Agte and Sandusky提出的模型 | 第22-24页 |
| ·A.G.Striz and J.Sobieszczanski-Sobieski提出的模型 | 第24页 |
| ·Dr.John R.Olds提出的模型 | 第24-25页 |
| ·基于AGENT的结构静动态协同优化 | 第25-27页 |
| ·全局协调优化模型 | 第27-28页 |
| ·本文的选题背景及主要工作 | 第28-29页 |
| 本章小结 | 第29-31页 |
| 参考文献 | 第31-44页 |
| 第二章 甘蔗收获机械台架结构的优化设计 | 第44-70页 |
| ·甘蔗收获机械虚拟样机的仿真设计 | 第44-46页 |
| ·台架组件结构的模态分析 | 第46-53页 |
| ·有限元模型的建立 | 第47-48页 |
| ·台架组件结构模态分析步骤 | 第48-50页 |
| ·模态分析结果 | 第50-53页 |
| ·台架组件结构优化设计 | 第53-66页 |
| ·优化数学模型 | 第53-55页 |
| ·优化方法原理 | 第55-59页 |
| ·一阶方法 | 第55-56页 |
| ·导重准则法 | 第56-59页 |
| ·优化结果分析 | 第59-66页 |
| ·一阶方法优化结果 | 第59-63页 |
| ·导重准则法优化结果 | 第63-66页 |
| 本章小结 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 第三章 甘蔗收获机械机构学科分解协调优化 | 第70-80页 |
| ·问题的提出 | 第70页 |
| ·数学模型 | 第70-72页 |
| ·优化方法 | 第72-76页 |
| ·SQP优化思想 | 第72-73页 |
| ·二次规划求解 | 第73页 |
| ·一维搜索和目标函数的计算 | 第73-76页 |
| ·寻求搜索方向d_k | 第73-75页 |
| ·计算步长a | 第75-76页 |
| ·求解步骤 | 第76-77页 |
| ·优化结果分析 | 第77-78页 |
| 本章小结 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-80页 |
| 第四章 甘蔗收获机械控制学科优化 | 第80-98页 |
| ·最优控制描述 | 第80-82页 |
| ·概念 | 第80-81页 |
| ·最优控制问题的一般数学描述 | 第81-82页 |
| ·甘蔗收获机械最优控制数学模型 | 第82-85页 |
| ·行走与砍蔗的协调 | 第82页 |
| ·行走与扶蔗的协调 | 第82-83页 |
| ·最优控制目标 | 第83-84页 |
| ·建立系统的状态方程 | 第84-85页 |
| ·控制学科数学模型 | 第85页 |
| ·最小值原理解最优控制问题 | 第85-87页 |
| ·最短时间控制系统设计 | 第87-90页 |
| ·最短时间控制系统仿真 | 第90-92页 |
| ·调速回路试验分析 | 第92-95页 |
| 本章小结 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-98页 |
| 第五章 支持向量机原理及在知识库构建中的应用 | 第98-112页 |
| ·理论背景 | 第98-99页 |
| ·支持向量机原理 | 第99-102页 |
| ·构造最优分类超平面 | 第99-100页 |
| ·支持向量 | 第100页 |
| ·支持向量机核函数 | 第100-102页 |
| ·利用优化样本数据构建SVM分类模型 | 第102-108页 |
| ·建模方式 | 第102页 |
| ·训练算法 | 第102-103页 |
| ·软件工具 | 第103页 |
| ·试验结果分析 | 第103-108页 |
| 本章小结 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-112页 |
| 第六章 基于支持向量机的知识库系统设计 | 第112-132页 |
| ·优化知识库系统设计的必要性 | 第112页 |
| ·基于知识的优化 | 第112-114页 |
| ·知识的概念 | 第114-115页 |
| ·关系模型数据库与基于逻辑模式知识库的关系 | 第115-116页 |
| ·知识库系统 | 第116-118页 |
| ·数据库与知识库之间的数据转换 | 第118-120页 |
| ·知识的表示 | 第120-124页 |
| ·知识与或树产生式规则表达 | 第120-123页 |
| ·面向对象的知识表达方式 | 第123-124页 |
| ·基于支持向量机的知识库系统 | 第124-128页 |
| 本章小结 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-132页 |
| 第七章 甘蔗收获机械多学科优化实例研究 | 第132-148页 |
| ·问题的提出 | 第132页 |
| ·设计条件最优分配的全局协调优化思想与数学模型 | 第132-133页 |
| ·甘蔗收获机械多学科优化数学模型 | 第133-138页 |
| ·机构学科的优化 | 第135-137页 |
| ·结构学科的优化 | 第137-138页 |
| ·多学科优化求解 | 第138-146页 |
| ·算法过程 | 第138-139页 |
| ·结构学科主规划MP2求解 | 第139-140页 |
| ·求解各分规划的导重法 | 第140-142页 |
| ·求解系统级优化的罚函数法 | 第142-143页 |
| ·确定惩罚项 | 第142-143页 |
| ·算法步骤 | 第143页 |
| ·优化结果 | 第143-146页 |
| 本章小结 | 第146页 |
| 参考文献 | 第146-148页 |
| 第八章 结论与展望 | 第148-152页 |
| ·本文的主要工作总结及创新点 | 第148-150页 |
| ·今后工作的展望 | 第150-152页 |
| 附录 | 第152-158页 |
| 致谢 | 第158-162页 |
| 读博期间发表论文与参与科研情况 | 第162-164页 |
| 获奖情况 | 第164页 |
