| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 多学科优化发展概述 | 第13-21页 |
| 1.3 MDO主要研究内容 | 第21-29页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第29-32页 |
| 第2章 协同优化方法的改进策略 | 第32-56页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 协同优化方法描述 | 第32-34页 |
| 2.3 基于遗传算法的CO方法 | 第34-41页 |
| 2.3.1 不可行度和阈值 | 第35页 |
| 2.3.2 阈值调节参数的选取 | 第35-36页 |
| 2.3.3 算法的实现步骤 | 第36-37页 |
| 2.3.4 工程算例 | 第37-41页 |
| 2.4 基于两阶段优化的SCO方法 | 第41-54页 |
| 2.4.1 学科间不一致信息 | 第41-42页 |
| 2.4.2 全局优化阶段 | 第42-46页 |
| 2.4.3 局部优化阶段 | 第46-47页 |
| 2.4.4 三种CO方法的几何特性分析 | 第47-50页 |
| 2.4.5 算例 | 第50-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第3章 基于协同优化的MDO不确定性建模 | 第56-70页 |
| 3.1 引言 | 第56页 |
| 3.2 不确定性因素的来源及管理 | 第56-59页 |
| 3.3 简化的基于IUP的鲁棒协同优化模型 | 第59-64页 |
| 3.3.1 模型表示形式 | 第60-61页 |
| 3.3.2 模型结构的合理性 | 第61-64页 |
| 3.4 算例验证 | 第64-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 鲁棒协同优化模型求解方法的研究 | 第70-94页 |
| 4.1 引言 | 第70页 |
| 4.2 基于循环遍历的RCO求解方法 | 第70-78页 |
| 4.2.1 求解方法描述 | 第70-72页 |
| 4.2.2 循环遍历数的设置 | 第72-73页 |
| 4.2.3 工程算例 | 第73-78页 |
| 4.3 基于NSGA-Ⅱ的RCO求解方法 | 第78-83页 |
| 4.3.1 NSGA-Ⅱ算法流程 | 第78-79页 |
| 4.3.2 遗传算子的选取 | 第79-80页 |
| 4.3.3 RCO中非支配级排序 | 第80-81页 |
| 4.3.4 算法的实现步骤 | 第81页 |
| 4.3.5 工程算例 | 第81-83页 |
| 4.4 改进的基于NSGA-Ⅱ的RCO求解方法 | 第83-91页 |
| 4.4.1 可行性阈值的设置 | 第83-85页 |
| 4.4.2 早熟现象的避免 | 第85页 |
| 4.4.3 学科间一致性的收敛特性 | 第85-87页 |
| 4.4.4 算法的实现步骤 | 第87-89页 |
| 4.4.5 工程算例 | 第89-91页 |
| 4.5 基于循环遍历和NSGA-Ⅱ的RCO方法比较 | 第91-92页 |
| 4.6 本章小结 | 第92-94页 |
| 第5章 基于线性物理规划的MOCO方法 | 第94-108页 |
| 5.1 引言 | 第94页 |
| 5.2 线性物理规划描述 | 第94-96页 |
| 5.3 一致性目标函数的转换 | 第96-98页 |
| 5.3.1 最近距离转换形式 | 第96-98页 |
| 5.3.2 松弛距离转换形式 | 第98页 |
| 5.4 基于LPP的表示式 | 第98-100页 |
| 5.5 基于LPP的MOCO实现步骤 | 第100页 |
| 5.6 工程算例 | 第100-106页 |
| 5.6.1 数学模型 | 第101-104页 |
| 5.6.2 优化结果分析 | 第104-106页 |
| 5.7 本章小结 | 第106-108页 |
| 第6章 基于多目标进化算法的MOCO方法 | 第108-122页 |
| 6.1 引言 | 第108页 |
| 6.2 基于NSGA-Ⅱ的MOCO方法 | 第108-113页 |
| 6.2.1 约束的处理 | 第109页 |
| 6.2.2 初始种群的生成 | 第109-111页 |
| 6.2.3 目标函数优先级的设置 | 第111-112页 |
| 6.2.4 Pareto最优解返回值的选取 | 第112-113页 |
| 6.3 工程算例 | 第113-119页 |
| 6.3.1 子学科优化初始种群的生成 | 第115-116页 |
| 6.3.2 初始种群和第二优先级可行性阈值的效果分析 | 第116页 |
| 6.3.3 优化结果分析 | 第116-119页 |
| 6.4 基于LPP和NSGA-Ⅱ的MOCO方法比较 | 第119-120页 |
| 6.5 本章小结 | 第120-122页 |
| 第7章 结论与展望 | 第122-126页 |
| 7.1 结论 | 第122-123页 |
| 7.2 展望 | 第123-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 攻读博士学位期间所做的主要工作 | 第138-140页 |
| 作者简历 | 第140页 |
