| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 结构拓扑修改重分析的意义与研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 同伦重分析算法研究 | 第17页 |
| 1.4 遗传算法意义与研究现状 | 第17-21页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 基于偶数行Epsilon 加速的重分析方法 | 第23-43页 |
| 2.1 结构拓扑修改 | 第23-24页 |
| 2.2 结构拓扑修改中的矩阵关系 | 第24-25页 |
| 2.3 结构拓扑修改静态重分析算法 | 第25-34页 |
| 2.3.1 矩阵摄动法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 Kirsch 组合近似(CA)法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 迭代组合近似（ICA）法 | 第27-29页 |
| 2.3.4 预条件Lanczos 方法 | 第29-31页 |
| 2.3.5 Padé近似法 | 第31-32页 |
| 2.3.6 Epsilon 加速算法 | 第32-34页 |
| 2.4 基于偶数行Epsilon 算法加速的重分析技术 | 第34-40页 |
| 2.4.1 自由度不变的工况 | 第35页 |
| 2.4.2 自由度减少的工况 | 第35-36页 |
| 2.4.3 自由度增加的工况 | 第36-37页 |
| 2.4.4 数值算例 | 第37-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-43页 |
| 第3章 结构拓扑修改CA 重分析算法研究 | 第43-63页 |
| 3.1 CA 类算法研究 | 第43-55页 |
| 3.1.1 CA 算法静态重分析 | 第43-46页 |
| 3.1.2 CA 算法模态重分析 | 第46-49页 |
| 3.1.3 基向量个数的选取 | 第49-55页 |
| 3.2 CA 重分析算法的软件二次开发 | 第55-61页 |
| 3.2.1 CA 重分析算法的矩阵预处理 | 第55-57页 |
| 3.2.2 CA 重分析算法软件编写流程 | 第57页 |
| 3.2.3 商业软件矩阵格式的读取 | 第57-58页 |
| 3.2.4 文件读取的交互操作 | 第58-60页 |
| 3.2.5 算例验证 | 第60-61页 |
| 3.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 亏损系统动力学同伦摄动算法研究 | 第63-89页 |
| 4.1 同伦方法介绍 | 第63-74页 |
| 4.1.1 同伦概念简介 | 第63-64页 |
| 4.1.2 同伦摄动方法简介 | 第64-68页 |
| 4.1.3 数值算例 | 第68-72页 |
| 4.1.4 同伦函数的性质 | 第72-74页 |
| 4.2 对称矩阵特征问题的同伦摄动算法 | 第74-80页 |
| 4.2.1 对称矩阵同伦摄动算法的实施 | 第74-76页 |
| 4.2.2 数值算例 | 第76-80页 |
| 4.3 非对称矩阵特征问题的同伦摄动算法 | 第80-85页 |
| 4.3.1 非对称矩阵同伦摄动算法的实施 | 第80-83页 |
| 4.3.2 数值算例 | 第83-85页 |
| 4.4 亏损问题的同伦摄动算法 | 第85-87页 |
| 4.4.1 引言 | 第85-86页 |
| 4.4.2 数值算例 | 第86-87页 |
| 4.5 本章小结 | 第87-89页 |
| 第5章 基于正交试验的遗传算法优化研究 | 第89-109页 |
| 5.1 遗传算法概述 | 第89-92页 |
| 5.1.1 遗传算法简介 | 第89-90页 |
| 5.1.2 遗传算法的基本思路 | 第90-92页 |
| 5.2 正交试验设计 | 第92-97页 |
| 5.2.1 标准流程 | 第93-95页 |
| 5.2.2 构造正交表 | 第95-97页 |
| 5.3 基于正交试验的改进遗传算法 | 第97-103页 |
| 5.3.1 利用正交试验生成初始种群 | 第98-100页 |
| 5.3.2 基于量子化的正交交叉运算 | 第100-102页 |
| 5.3.3 改进遗传算法总体流程 | 第102-103页 |
| 5.4 数值算例 | 第103-107页 |
| 5.5 本章小结 | 第107-109页 |
| 第6章 结论与展望 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-120页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第120-121页 |
| 后记和致谢 | 第121页 |