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基于大变异遗传算法的舰船悬臂结构优化

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第10-16页
    1.1 立题意义和选题背景第10-11页
    1.2 结构优化国内外研究发展现状第11-12页
        1.2.1 结构静力优化的发展现状第11页
        1.2.2 结构动力优化的发展现状第11-12页
    1.3 优化算法国内外研究发展现状第12-14页
        1.3.1 准则法第12页
        1.3.2 数学规划法第12-13页
        1.3.3 智能算法第13页
        1.3.4 灵敏度分析第13-14页
        1.3.5 代理模型第14页
    1.4 本文主要工作第14-16页
2 悬臂结构的有限元分析第16-34页
    2.1 带剪切的经典梁单元有限元列式第16-22页
        2.1.1 Timoshenko梁弯曲理论第16-17页
        2.1.2 单元的构造第17-18页
        2.1.3 位移场第18-19页
        2.1.4 梁单元的位移插值模式和形函数第19页
        2.1.5 几何关系第19-20页
        2.1.6 本构关系第20页
        2.1.7 有限元方程第20-21页
        2.1.8 方程合并第21-22页
    2.2 空间梁单元第22-25页
        2.2.1 局部坐标系与整体坐标系间的转换矩阵第22-23页
        2.2.2 空间梁单元的质量阵和刚度阵第23-25页
    2.3 应力磨平第25-29页
    2.4 数值算例第29-33页
        2.4.1 应力计算算例第29-30页
        2.4.2 应力磨平算例第30-32页
        2.4.3 频率计算算例第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
3 遗传算法第34-46页
    3.1 遗传算法的基本术语第34页
    3.2 遗传算法的分析过程第34-42页
        3.2.1 初始种群第34-35页
        3.2.2 个体编码和解码第35-36页
        3.2.3 个体适应度第36-37页
        3.2.4 选择第37页
        3.2.5 交叉第37-38页
        3.2.6 变异第38-39页
        3.2.7 最优保存策略第39页
        3.2.8 终止条件第39-40页
        3.2.9 约束条件的处理第40-42页
    3.3 遗传算法的改进第42页
        3.3.1 自身改进第42页
        3.3.2 与其它算法结合第42页
    3.4 数值算例第42-45页
    3.5 本章小结第45-46页
4 悬臂结构的强度和频率禁区优化第46-64页
    4.1 优化模型的建立第46-47页
        4.1.1 目标函数的选取第46页
        4.1.2 设计变量的选取第46页
        4.1.3 约束条件的选取第46-47页
    4.2 悬臂结构的首阶频率优化第47-54页
        4.2.1 连续设计变量优化第47-50页
        4.2.2 离散设计变量优化第50-52页
        4.2.3 混合设计变量的优化问题第52-54页
    4.3 悬臂结构强度和频率禁区组合优化第54-63页
        4.3.1 结构模型和参数第54-55页
        4.3.2 优化数学模型第55-57页
        4.3.3 优化算法参数第57-59页
        4.3.4 优化结果第59-63页
    4.4 本章小结第63-64页
5 基础运动的悬臂结构动力响应计算和优化第64-83页
    5.1 基础运动的悬臂结构有限元方程推导第64-67页
    5.2 基础运动的悬臂结构动力响应计算第67-71页
        5.2.1 基础平动的悬臂结构动力响应计算第67-69页
        5.2.2 基础转动的悬臂结构动力响应计算第69-71页
    5.3 基础平动作用下的悬臂结构组合优化第71-77页
        5.3.1 结构模型及参数第71页
        5.3.2 优化模型第71-73页
        5.3.3 优化结果第73-77页
    5.4 基础转动作用下的悬臂结构组合优化第77-82页
        5.4.1 结构模型及参数第77页
        5.4.2 优化模型第77-79页
        5.4.3 优化结果第79-82页
    5.5 本章小结第82-83页
6 本文总结和展望第83-85页
    6.1 工作总结第83-84页
    6.2 工作中的不足和进一步设想第84-85页
参考文献第85-88页
附录A 遗传算法程序代码第88-108页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第108-109页
致谢第109-110页

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