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基于NLP建模的ICPT系统参数优化

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
1 绪论第11-23页
   ·问题的研究背景第11页
   ·问题的提出及研究意义第11-14页
     ·问题的提出第11-14页
     ·问题的研究意义第14页
   ·国内外研究现状第14-19页
     ·引言第14-15页
     ·ICPT 参数优化的研究现状第15-16页
     ·频率稳定性的研究现状第16页
     ·系统建模的研究现状第16-17页
     ·约束处理算法的研究现状第17-19页
   ·本文的主要研究内容第19-23页
2 电压型 ICPT 系统典型拓扑特性分析第23-47页
   ·引言第23-24页
   ·SS 及 SP 拓扑的特性分析第24-35页
     ·理论分析第24-27页
     ·仿真及实验验证第27-35页
   ·TSS 及 TSP 拓扑的特性分析第35-45页
     ·理论分析第35-39页
     ·仿真及实验验证第39-45页
   ·本章小结第45-47页
3 ICPT 系统 NLP 建模方法研究第47-65页
   ·引言第47-48页
   ·交流阻抗 NLP 模型第48-50页
   ·广义状态空间平均 NLP 模型第50-55页
   ·时域微分 NLP 模型第55-60页
   ·基于仿真的综合 NLP 模型第60-63页
   ·本章小结第63-65页
4 基于改进自适应罚函数法的约束优化方法第65-89页
   ·引言第65页
   ·罚函数的种类及特点第65-75页
     ·静态罚函数第66-67页
     ·动态罚函数第67-68页
     ·退火罚函数第68页
     ·死亡罚函数第68页
     ·协同进化罚函数第68-69页
     ·分离式罚函数第69页
     ·自适应罚函数第69-75页
   ·一种改进型自适应罚函数第75-81页
     ·排序归一化策略第76-77页
     ·自适应权重罚系数策略第77-78页
     ·动态精英保留策略第78-79页
     ·TYFAP-II 算法流程第79-81页
   ·实例检验第81-86页
     ·实例 1:2 变量 2 约束第81-82页
     ·实例 2:7 变量 4 约束第82-83页
     ·实例 3:8 变量 6 约束第83-85页
     ·实例 4:10 变量 8 约束第85-86页
   ·本章小结第86-89页
5 基于改进多目标法的约束优化方法第89-113页
   ·引言第89-90页
   ·多目标优化问题相关概念第90页
   ·多目标约束优化的现状分析第90-97页
     ·双目标法现状第90-92页
     ·非 Pareto 多目标法现状第92页
     ·Pareto 多目标法现状第92-96页
     ·NSGA-II 的改进现状第96-97页
   ·一种改进型多目标优化法第97-105页
     ·NSGA-II 的操作流程及关键技术第98-100页
     ·Cat 映射混沌初始化第100-101页
     ·隔代交替约束处理策略第101-103页
     ·按需分层策略第103页
     ·自适应 LX 交叉算子第103-105页
   ·实例检验第105-110页
     ·第 1 类实例比较第106-107页
     ·第 2 类实例比较第107-109页
     ·第 3 类实例比较第109-110页
   ·本章小结第110-113页
6 ICPT 系统参数优化设计第113-127页
   ·引言第113页
   ·单目标及多目标优化应用第113-117页
     ·TYFAP-II 算法优化第114-115页
     ·M-NSAG-II 算法优化第115-117页
     ·算法比较分析第117页
   ·仿真及实验验证第117-125页
     ·仿真分析第117-120页
     ·实验分析第120-125页
   ·本章小结第125-127页
7 结论与展望第127-129页
   ·结论第127页
   ·创新点第127-128页
   ·展望第128-129页
致谢第129-131页
参考文献第131-149页
附录第149-150页
 附录 A 作者在攻读学位期间发表的论文目录第149-150页
 附录 B 作者在攻读学位期间参与的科研项目第150页

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