大型水陆两栖飞机海上救援技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究内容与背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状概述 | 第14-15页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 单机海上救援能力评估方法研究 | 第17-36页 |
| 2.1 单机海上救援能力评价模型研究 | 第17-21页 |
| 2.1.1 救援能力的定义 | 第17页 |
| 2.1.2 层次分析法介绍 | 第17-21页 |
| 2.2 单机海上救援能力评估指标体系 | 第21-27页 |
| 2.2.1 指标选取原则 | 第21-22页 |
| 2.2.2 评价指标体系的建立 | 第22页 |
| 2.2.3 利用层次分析法确定权重 | 第22-27页 |
| 2.3 隶属度函数的确定 | 第27-36页 |
| 2.3.1 海上救援能力评语集建立 | 第27-28页 |
| 2.3.2 环境因素隶属度函数的确定 | 第28-31页 |
| 2.3.3 人为因素隶属度函数的确定 | 第31-32页 |
| 2.3.4 救助目标因素隶属度函数的确定 | 第32-33页 |
| 2.3.5 救助设施因素隶属度函数的确定 | 第33-36页 |
| 第三章 单机救援能力评估程序开发和案例样本计算 | 第36-41页 |
| 3.1 程序开发工具介绍 | 第36页 |
| 3.2 单机救援能力评估程序 | 第36-39页 |
| 3.3 救援案例样本计算 | 第39-41页 |
| 第四章 多机救援任务分配及着水点的选择 | 第41-58页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 选址模型 | 第41-42页 |
| 4.2.1 选址问题 | 第41页 |
| 4.2.2 覆盖问题 | 第41-42页 |
| 4.2.3 总结 | 第42页 |
| 4.3 K-Means聚类算法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 K-Means聚类算法的起源 | 第42页 |
| 4.3.2 K-Means算法的思想 | 第42-43页 |
| 4.3.3 K-Means聚类算法的流程 | 第43-45页 |
| 4.3.4 算法实现 | 第45-46页 |
| 4.3.5 算法的优劣 | 第46页 |
| 4.4 针对多机救援改进后的K-Means算法 | 第46-58页 |
| 4.4.1 背景介绍 | 第46-48页 |
| 4.4.2 针对算法初始K值的确定 | 第48-49页 |
| 4.4.3 初始聚类中心的选择 | 第49-54页 |
| 4.4.4 改进的聚类算法示例 | 第54-56页 |
| 4.4.5 仿真 | 第56-57页 |
| 4.4.6 小结 | 第57-58页 |
| 第五章 多机救援航路规划 | 第58-70页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 VRP问题 | 第58-60页 |
| 5.2.1 VRP问题 | 第58页 |
| 5.2.2 车辆路径问题的分类 | 第58-59页 |
| 5.2.3 数学模型描述 | 第59-60页 |
| 5.3 基于蚁群算法的路径优化 | 第60-64页 |
| 5.3.1 蚁群算法原理 | 第60-61页 |
| 5.3.2 蚁群算法的数学模型 | 第61-63页 |
| 5.3.3 蚁群算法解决路径优化问题流程 | 第63-64页 |
| 5.4 实验仿真 | 第64-67页 |
| 5.5 着水后救援艇救援路径规划 | 第67-69页 |
| 5.5.1 实验原理及仿真 | 第67-69页 |
| 5.6 小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-71页 |
| 6.1 本文主要工作总结 | 第70页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录 | 第74-79页 |
