| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 引言 | 第9页 |
| 1.1.2 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 离散变量结构优化的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 输电塔结构优化的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 准备工作 | 第14页 |
| 1.3.2 优化方法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 优化算法 | 第15-17页 |
| 2 输电塔的有限元分析 | 第17-29页 |
| 2.1 输电塔的有限元建模 | 第17-19页 |
| 2.1.1 杆系结构的有限元理论 | 第17页 |
| 2.1.2 输电塔模型的基本假定 | 第17-18页 |
| 2.1.3 输电塔模型的建立 | 第18-19页 |
| 2.2 输电塔的荷载 | 第19-24页 |
| 2.2.1 自重荷载 | 第19页 |
| 2.2.2 风荷载 | 第19-24页 |
| 2.3 输电塔的有限元分析 | 第24-28页 |
| 2.3.1 分析过程 | 第24-25页 |
| 2.3.2 MATLAB 编程 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 输电塔的结构优化原理 | 第29-37页 |
| 3.1 结构优化的数学模型 | 第29-31页 |
| 3.1.1 优化变量 | 第29-30页 |
| 3.1.2 目标函数 | 第30页 |
| 3.1.3 约束条件 | 第30-31页 |
| 3.2 输电塔的优化原理 | 第31-35页 |
| 3.2.1 截面优化 | 第31-32页 |
| 3.2.2 形状优化 | 第32页 |
| 3.2.3 拓扑优化 | 第32-33页 |
| 3.2.4 构型优化 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 基于粒子群算法的输电塔优化 | 第37-57页 |
| 4.1 粒子群算法 | 第37-42页 |
| 4.1.1 粒子群算法概述 | 第37页 |
| 4.1.2 粒子群算法基本原理 | 第37-40页 |
| 4.1.3 粒子群算法的流程 | 第40-42页 |
| 4.2 基于粒子群算法的优化 | 第42-44页 |
| 4.2.1 算法的选取 | 第42页 |
| 4.2.2 优化程序的编制 | 第42-43页 |
| 4.2.3 结构优化的实现 | 第43-44页 |
| 4.3 输电塔的尺寸形状优化 | 第44-49页 |
| 4.3.1 优化参数的选取 | 第44-45页 |
| 4.3.2 优化过程的分析 | 第45-46页 |
| 4.3.3 优化结果的分析 | 第46-48页 |
| 4.3.4 与遗传算法的对比分析 | 第48-49页 |
| 4.4 输电塔的拓扑构型优化 | 第49-54页 |
| 4.4.1 优化参数的选取 | 第49页 |
| 4.4.2 优化过程分析 | 第49-50页 |
| 4.4.3 优化结果分析 | 第50-54页 |
| 4.5 输电塔的不同层次优化结果对比分析 | 第54-55页 |
| 4.5.1 优化过程的对比分析 | 第54页 |
| 4.5.2 优化结果的对比分析 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 基于免疫粒子群算法的输电塔拓扑构型优化 | 第57-75页 |
| 5.1 粒子群算法的改进 | 第57-67页 |
| 5.1.1 粒子群算法的缺陷 | 第57页 |
| 5.1.2 粒子群算法的改进方法 | 第57-58页 |
| 5.1.3 免疫算法 | 第58-64页 |
| 5.1.4 免疫粒子群算法 | 第64-67页 |
| 5.2 基于免疫粒子群算法的输电塔拓扑构型优化 | 第67-73页 |
| 5.2.1 参数的选取 | 第67页 |
| 5.2.2 优化过程分析 | 第67-68页 |
| 5.2.3 优化结果分析 | 第68-72页 |
| 5.2.4 与基本粒子群算法拓扑构型优化的对比分析 | 第72-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 主要结论 | 第75页 |
| 6.1.1 主要结论 | 第75页 |
| 6.1.2 主要创新点 | 第75页 |
| 6.2 后续研究工作的展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |