计算智能在机械结构优化设计中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7-9页 |
| ·先进制造技术与现代设计技术 | 第7-8页 |
| ·结构优化设计 | 第8-9页 |
| ·结构优化与计算智能 | 第9-11页 |
| ·智能优化方法 | 第9-11页 |
| ·结构优化的发展趋势 | 第11页 |
| ·选题意义及主要研究内容 | 第11-14页 |
| ·选题意义 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 结构优化设计理论 | 第14-20页 |
| ·结构优化的层次与分类 | 第14-15页 |
| ·结构优化的数学模型 | 第15-17页 |
| ·寻优算法 | 第17-18页 |
| ·优化策略 | 第18-20页 |
| 3 计算智能原理及应用 | 第20-43页 |
| ·进化计算 | 第20-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-30页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第22-24页 |
| ·遗传算法的特点 | 第24页 |
| ·遗传算法的数学基础 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第25-29页 |
| ·遗传算法在结构优化中的应用 | 第29-30页 |
| ·人工神经网络 | 第30-41页 |
| ·概述 | 第30-34页 |
| ·BP网络 | 第34-38页 |
| ·Hopfield网络 | 第38-41页 |
| ·模糊系统 | 第41-43页 |
| ·概述 | 第41-42页 |
| ·模糊系统理论在结构优化中的应用 | 第42-43页 |
| 4 计算智能在火炮下架结构优化中的应用 | 第43-79页 |
| ·优化策略 | 第43页 |
| ·参数化建模 | 第43-52页 |
| ·火炮下架结构简介 | 第44页 |
| ·初始设计方案 | 第44-48页 |
| ·结构的有限元模型 | 第48-50页 |
| ·有限元模型的参数化 | 第50-52页 |
| ·GA用于结构的尺寸、形状优化 | 第52-59页 |
| ·优化模型 | 第52-53页 |
| ·算法实现的技术问题 | 第53-54页 |
| ·遗传算法实施的步骤 | 第54-55页 |
| ·结果分析及处理 | 第55-59页 |
| ·ESO用于结构的拓扑优化 | 第59-68页 |
| ·ESO基本原理 | 第59页 |
| ·算法实现的技术问题 | 第59-61页 |
| ·ESO实施的步骤 | 第61-62页 |
| ·结果分析及处理 | 第62-65页 |
| ·ESO拓扑优化的结果 | 第65-68页 |
| ·BP神经网络用于结构的近似分析 | 第68-76页 |
| ·问题的描述 | 第68-69页 |
| ·网络的结构和参数设定 | 第69-71页 |
| ·网络的训练与测试 | 第71-73页 |
| ·在结构优化中的应用 | 第73-75页 |
| ·讨论 | 第75-76页 |
| ·优化结果的分析及评价 | 第76-79页 |
| 5 结论与展望 | 第79-81页 |
| ·本文的主要结论 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
