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粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-24页
   ·课题来源及意义第12-13页
   ·粒子群优化算法研究进展第13-18页
     ·理论研究进展第14-16页
     ·应用研究进展第16-18页
   ·船舶水动力参数辨识的研究进展第18-21页
   ·本文的研究内容第21-24页
第2章 粒子群优化算法及其理论基础第24-38页
   ·群智能算法简介第24-25页
   ·粒子群优化算法产生背景第25-26页
   ·粒子群优化算法原理第26-29页
     ·原始粒子群优化算法第26-27页
     ·标准粒子群优化算法第27-28页
     ·带收缩因子的粒子群优化算法第28-29页
   ·粒子群优化算法的流程第29-30页
   ·粒子群优化算法的拓扑结构第30-37页
     ·拓扑结构概述第30-33页
     ·不同拓扑结构的测试第33-36页
     ·实验结果分析第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第3章 粒子群优化算法参数选取策略研究第38-54页
   ·引言第38页
   ·参数选取策略分析第38-39页
   ·粒子群优化算法收敛性分析第39-41页
   ·各参数对算法影响的分析第41-45页
     ·群体规模m 对算法性能的影响第42页
     ·惯性权重w 对算法性能的影响第42-43页
     ·学习因子c_1、c_2 对算法性能的影响第43-44页
     ·最大速度vMax 对算法性能的影响第44-45页
   ·参数优化算法设计第45-48页
     ·参数优化算法设计思想第45-46页
     ·适应值评价函数的设计第46-47页
     ·参数优化算法实现过程第47-48页
   ·参数优化算法仿真分析第48-52页
     ·参数优化算法仿真第48-50页
     ·性能对比试验第50-52页
   ·本章小结第52-54页
第4章 粒子群优化算法的改进第54-74页
   ·引言第54页
   ·粒子群优化算法的改进策略第54-55页
   ·基于进化策略的改进粒子群优化算法第55-65页
     ·算法的基本思想第55-57页
     ·算法设计第57-60页
     ·算法性能实验第60-61页
     ·EPSO 算法在复杂系统辨识中的应用第61-65页
   ·基于分阶段粒子群优化算法第65-72页
     ·算法的提出第65-69页
     ·算法设计第69-70页
     ·数值仿真与比较第70-72页
   ·本章小结第72-74页
第5章 基于进化粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识第74-114页
   ·引言第74页
   ·船舶纵向运动建模第74-80页
     ·纵向运动微分方程的建立第74-77页
     ·纵向运动离散状态空间模型第77-80页
   ·基于粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识算法设计第80-100页
     ·辨识输入参数设计第80-87页
     ·数据预处理第87-90页
     ·辨识方法设计第90-93页
     ·辨识参数搜索区域的确定第93-100页
   ·仿真结果及分析第100-112页
     ·静水时纵向运动参数辨识第101-106页
     ·海浪扰动下纵向运动参数辨识第106-108页
     ·算法性能评估第108-112页
   ·本章小结第112-114页
第6章 基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动参数辨识第114-144页
   ·引言第114页
   ·船舶横向运动建模第114-119页
     ·横向运动微分方程的建立第114-117页
     ·横向运动离散状态空间模型第117-119页
   ·基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动参数辨识算法设计第119-134页
     ·输入参数设计第119-121页
     ·输出模型的建立第121-125页
     ·船舶横向运动参数敏感性分析第125-128页
     ·辨识方法设计第128-130页
     ·辨识参数搜索区域的确定第130-134页
   ·仿真结果及分析第134-141页
     ·无噪声干扰下参数辨识结果第134-136页
     ·有噪声干扰下参数辨识结果第136-138页
     ·性能对比实验第138-141页
   ·本章小结第141-144页
结论第144-146页
参考文献第146-164页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第164-165页
致谢第165页

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