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结构优化中的遗传算法研究和应用

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-43页
 §1.1 引言第11页
 §1.2 本文研究课题及其意义第11-15页
 §1.3 遗传算法的发展及其现状第15-37页
  §1.3.1 遗传算法的历史回顾和特点第15-20页
  §1.3.2 遗传算法的理论研究第20-31页
  §1.3.3 混合遗传算法和并行遗传算法第31-32页
  §1.3.4 约束处理及适应值评价和标定第32-36页
  §1. 3.5 遗传算法会议与研讨会第36-37页
 §1.4 遗传算法的应用第37-41页
 §1.5 本文的研究工作第41-43页
第二章 标准的遗传算法及其原理第43-60页
 §2.1 遗传算法的基本术语第43-44页
 §2.2 标准的遗传算法第44-50页
 §2.3 遗传算法的运行参数第50-51页
 §2.4 遗传算法的基本原理寻第51-60页
  §2.4.1 模式定理(Schemate theorem)第51-55页
  §2.4.2 积木块假设第55-56页
  §2.4.3 遗传算法欺骗问题第56页
  §2.4.4 隐含并行性第56-57页
  §2.4.5 标准遗传算法的收敛性分析第57-60页
第三章 遗传算法的改进第60-73页
 §3.1 凝聚约束处理方法第60-62页
  §3.1.1 数学模型第60页
  §3.1.2 凝聚函数第60-62页
 §3.2 约束凝聚选择第62-63页
 §3.3 复合形法约束处理第63-64页
 §3.4 竞争最优保留第64-65页
 §3.5 编码方式第65-71页
  §3.5.1 连续变量的编码第66-68页
  §3.5.2 离散变量的编码第68-70页
  §3.5.3 混合变量的编码第70-71页
 §3.6 二进制编码的交叉改进第71-72页
 §3.7 小结第72-73页
第四章 桁架结构尺寸变量优化的遗传算法第73-116页
 §4.1 引言第73页
 §4.2 桁架结构的连续变量优化第73-96页
  §4.2.1 连续变量的二进制编码遗传算法第74-89页
  §4.2.2 连续变量的实数编码遗传算法第89-96页
  §4.2.3 分析第96页
 §4.3 桁架结构的离散变量优化第96-115页
  §4.3.1 离散变量优化的特点和难点第97页
  §4.3.2 桁架离散变量优化遗传算法的实现过程第97-98页
  §4.3.3 算例第98-114页
  §4.3.4 分析第114-115页
 §4.4 小结第115-116页
第五章 桁架结构形状优化和拓扑优化的遗传算法第116-145页
 §5.1 桁架结构形状优化的遗传算法第116-124页
  §5.1.1 引言第116-117页
  §5.1.2 算例第117-124页
  §5.1.3 分析第124页
 §5.2 桁架结构拓扑优化的遗传算法第124-144页
  §5.2.1 桁架拓扑优化的数学模型第125-128页
  §5.2.2 算例第128-142页
  §5.2.3 拓扑变量优化及其算例第142-143页
  §5.2.4 分析第143-144页
 §5.3 小结第144-145页
第六章 可行域不连通优化问题的遗传算法第145-155页
 §6.1 引言第145-147页
 §6.2 算例第147-154页
 §6.3 小结第154-155页
第七章 复合材料层合板铺层顺序优化的遗传算法第155-168页
 §7.1 引言第155页
 §7.2 复合材料层合板的基本理论第155-162页
  §7.2.1 单层复合材料的弹性特性第155-158页
  §7.2.2 层合板的强度与刚度第158-160页
  §7.2.3 层合板的屈曲方程第160-161页
  §7.2.4 层合板的振动方程第161-162页
 §7.3 层合板铺层优化遗传算法的实现第162页
 §7.4 层合板铺层优化算例第162-167页
 §7.5 小结第167-168页
第八章 总结与展望第168-170页
参考文献第170-184页
攻读博士学位期间完成的相关学术论文第184-185页
论文创新点第185-186页
致谢第186页

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