改进布谷鸟算法在桁架结构优化中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 结构优化设计的基本概况 | 第12-13页 |
| 1.3 桁架结构优化的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 计算智能算法在桁架结构优化中的应用 | 第14-15页 |
| 1.5 布谷鸟算法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.6 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.7 本章小结 | 第18-20页 |
| 第2章 工程结构优化设计概述 | 第20-30页 |
| 2.1 结构优化设计的分类和特点 | 第20-21页 |
| 2.1.1 结构优化设计的分类 | 第20页 |
| 2.1.2 结构优化设计的特点 | 第20-21页 |
| 2.2 结构优化设计的方法 | 第21-23页 |
| 2.3 结构优化设计数学模型 | 第23-26页 |
| 2.3.1 设计变量 | 第23-24页 |
| 2.3.2 约束条件 | 第24-25页 |
| 2.3.3 目标函数 | 第25页 |
| 2.3.4 数学模型 | 第25-26页 |
| 2.4 桁架结构优化的数学模型 | 第26-28页 |
| 2.4.1 桁架结构的截面尺寸优化 | 第26-27页 |
| 2.4.2 桁架结构的截面尺寸与形状组合优化 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 布谷鸟算法 | 第30-38页 |
| 3.1 布谷鸟算法的来源 | 第30页 |
| 3.2 布谷鸟算法基本原理 | 第30-32页 |
| 3.3 布谷鸟算法的搜索路径介绍 | 第32-33页 |
| 3.4 布谷鸟算法的伪代码 | 第33-34页 |
| 3.5 典型的改进布谷鸟算法 | 第34-37页 |
| 3.5.1 逐维改进的布谷鸟算法 | 第34-35页 |
| 3.5.2 自适应步长的布谷鸟算法 | 第35页 |
| 3.5.3 二进制布谷鸟算法 | 第35-36页 |
| 3.5.4 基于共轭梯度的布谷鸟算法 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 布谷鸟算法的改进 | 第38-46页 |
| 4.1 基本布谷鸟算法的优缺点 | 第38页 |
| 4.2 布谷鸟算法的参数分析 | 第38-39页 |
| 4.3 改进布谷鸟算法的基本思想 | 第39-42页 |
| 4.3.1 云模型 | 第40-41页 |
| 4.3.2 自适应调整策略 | 第41-42页 |
| 4.4 改进布谷鸟算法的具体实现步骤 | 第42-43页 |
| 4.5 改进布谷鸟算法的仿真测试 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 改进布谷鸟算法在桁架结构优化中的应用 | 第46-54页 |
| 5.1 桁架结构的分类 | 第46页 |
| 5.2 桁架截面优化的数学模型 | 第46-47页 |
| 5.3 改进布谷鸟算法求解桁架优化的步骤 | 第47-48页 |
| 5.4 优化算法实例 | 第48-53页 |
| 5.4.1 十杆平面桁架结构优化实例 | 第48-51页 |
| 5.4.2 二十五杆空间桁架结构优化实例 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
