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船舶管路自动布置方法及应用研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
1 绪论第20-50页
    1.1 课题研究背景与意义第20-22页
    1.2 国内外相关工作研究进展第22-45页
        1.2.1 船舶CAD软件及其管路设计模块第23-27页
        1.2.2 管路布置优化方法相关学术研究进展第27-44页
        1.2.3 待解决的关键问题第44-45页
    1.3 论文研究的范围、目标与前提第45-47页
    1.4 论文研究思路与内容安排第47-50页
2 船舶管路布置规则及其处理方法第50-69页
    2.1 管路布置知识来源第50-52页
        2.1.1 标准及规范知识第50页
        2.1.2 船东知识第50-51页
        2.1.3 领域专家知识第51页
        2.1.4 文献和书籍知识第51-52页
    2.2 管路布置区域划分及对应布置规则第52-56页
        2.2.1 机舱区域管路布置规则第52-54页
        2.2.2 舱室区域管路布置规则第54页
        2.2.3 甲板区域管路布置规则第54-55页
        2.2.4 特殊功能区域管路布置规则第55-56页
    2.3 管路布置规则分类及其处理方法第56-67页
        2.3.1 管路布置规则分类第56-58页
        2.3.2 管路布置规则处理方法第58-59页
        2.3.3 布置空间建模法第59-67页
    2.4 管路布置规则冲突解决策略第67-68页
    2.5 本章小结第68-69页
3 船舶管路布置问题分析与求解系统结构设计第69-83页
    3.1 管路布置问题构成要素分析第69-71页
    3.2 管路布置元素的数学表示第71-72页
        3.2.1 布置空间及障碍物的数学表示第71页
        3.2.2 管路的数学表示第71-72页
    3.3 船舶管路布置情形分析第72-75页
    3.4 船舶管路布置系统结构设计第75-79页
        3.4.1 设计原则第75-76页
        3.4.2 既有船舶管路自动布置系统结构设计示例第76-77页
        3.4.3 本文船舶管路自动布置系统结构设计第77-79页
    3.5 系统应用流程分析第79-82页
    3.6 本章小结第82-83页
4 基于确定性路径优化算法的船舶管路布置方法第83-124页
    4.1 船舶管路布置的最短路径快速算法第83-98页
        4.1.1 SPFA及其优化第83-84页
        4.1.2 基于SPFA生成管路路径第84-91页
        4.1.3 布置实验及结果分析第91-98页
    4.2 船舶管路布置的改进A*算法第98-123页
        4.2.1 A*算法的原理、复杂度及改进策略第98-104页
        4.2.2 基于改进A*算法生成管路路径第104-113页
        4.2.3 布置实验及结果分析第113-123页
    4.3 本章小结第123-124页
5 Lee算法与禁忌搜索算法组合优化的船舶管路布置方法第124-142页
    5.1 基于Lee算法生成管路路径第124-128页
        5.1.1 基本Lee算法第124-125页
        5.1.2 基于Lee算法的管路生成及约束处理第125-128页
    5.2 基于禁忌搜索算法优化管路敷设顺序第128-132页
        5.2.1 禁忌搜索算法第128-129页
        5.2.2 解和解空间第129页
        5.2.3 解的评价函数第129-130页
        5.2.4 禁忌特性和局部优解跳出机制第130-131页
        5.2.5 邻域移动策略第131-132页
    5.3 布置实验及结果分析第132-141页
        5.3.1 模拟布置算例第132-136页
        5.3.2 实船LNG罐存储舱管路设计算例第136-141页
    5.4 本章小结第141-142页
6 协同进化算法与群智能优化算法相融合的船舶管路布置方法第142-192页
    6.1 问题说明第142-144页
        6.1.1 管路布置空间第142-143页
        6.1.2 管路布置约束第143-144页
    6.2 协作式协同进化算法第144-147页
        6.2.1 CCEA基本思想第145页
        6.2.2 基于CCEA的多管路布置策略第145-146页
        6.2.3 基于CCEA的分支管路布置策略第146-147页
        6.2.4 CCEA的搜索终止条件第147页
    6.3 基于A~*算法生成种群的遗传算法求解管路布置第147-157页
        6.3.1 管路布置评价函数第147页
        6.3.2 船舶管路协同布置算法第147-154页
        6.3.3 布置实验及结果分析第154-157页
    6.4 基于连接模式法生成种群的遗传算法求解管路布置第157-171页
        6.4.1 以连接模式法生成种群的单管路布置第157-162页
        6.4.2 基于协同进化遗传算法的多管路和分支管路布置第162-163页
        6.4.3 布置实验及结果分析第163-171页
    6.5 管路布置的改进粒子群优化算法第171-191页
        6.5.1 PSO算法第171-173页
        6.5.2 管路布置评价函数第173-174页
        6.5.3 基于改进PSO的管路布置算法第174-185页
        6.5.4 布置实验及结果分析第185-191页
    6.6 本章小结第191-192页
7 结论与展望第192-196页
    7.1 结论第192-193页
    7.2 创新点摘要第193-194页
    7.3 展望第194-196页
参考文献第196-205页
附录A 管路布置原型系统组件设计及部分类定义第205-223页
    (1) 原型系统组件设计第205-206页
    (2) DataModel.dll组件中主要数据结构及类定义第206-213页
    (3) Optimizer.dll组件中决策优化算法的部分类定义第213-216页
    (4) RouteEngine.dll组件中管路布置算法的部分类定义第216-221页
    (5) 实验相关说明第221-223页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第223-225页
致谢第225-226页
作者简介第226页

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