基于知识的船舶需求与主尺度设计方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 论文的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.3 论文相关领域研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 需求分析的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 知识工程在船舶设计中的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 船舶需求获取及其描述指标 | 第15-29页 |
| 2.1 船舶需求概述 | 第15-19页 |
| 2.1.1 船舶需求的分类 | 第15-16页 |
| 2.1.2 船舶需求的影响因素 | 第16-18页 |
| 2.1.3 船舶需求的特点 | 第18-19页 |
| 2.2 船舶需求描述指标 | 第19-22页 |
| 2.2.1 Kano模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 船舶需求描述指标建立 | 第21-22页 |
| 2.3 船舶需求重要度分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1 层次分析法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 船舶需求重要度权重综合模型 | 第23-24页 |
| 2.4 船舶需求智能获取系统 | 第24-28页 |
| 2.4.1 系统框架 | 第24-25页 |
| 2.4.2 系统功能模块 | 第25-28页 |
| 2.5 本章总结 | 第28-29页 |
| 3 基于知识的船舶设计方法研究 | 第29-46页 |
| 3.1 船舶需求设计映射研究 | 第29-32页 |
| 3.1.1 船舶设计过程分析 | 第29-30页 |
| 3.1.2 船舶需求-设计映射过程 | 第30-32页 |
| 3.2 船舶设计知识化模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 船舶设计过程现状 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于知识的船舶设计模型 | 第33-34页 |
| 3.2.3 船舶概念设计知识库系统框架 | 第34-35页 |
| 3.3 知识库理论 | 第35-45页 |
| 3.3.1 知识表示 | 第35-38页 |
| 3.3.2 知识获取 | 第38-42页 |
| 3.3.3 知识推理 | 第42-45页 |
| 3.4 本章总结 | 第45-46页 |
| 4 基于知识的主尺度设计关键技术研究 | 第46-59页 |
| 4.1 基于知识的船舶主尺度确定 | 第46页 |
| 4.2 知识库的建立 | 第46-50页 |
| 4.2.1 规则库建立 | 第46-48页 |
| 4.2.2 实例库建立 | 第48-50页 |
| 4.3 混合推理 | 第50-52页 |
| 4.3.1 混合推理框架 | 第50-51页 |
| 4.3.2 混合推理算法流程 | 第51-52页 |
| 4.4 基于神经网络的知识获取 | 第52-58页 |
| 4.4.1 人工神经网络与设计过程的组合模型 | 第53页 |
| 4.4.2 BP神经网络 | 第53-54页 |
| 4.4.3 基于BP神经网络的设计知识获取 | 第54-56页 |
| 4.4.4 基于MATLAB的实现 | 第56-58页 |
| 4.5 本章总结 | 第58-59页 |
| 5 基于知识的船舶需求获取与主尺度设计原型系统 | 第59-75页 |
| 5.1 设计目的 | 第59页 |
| 5.2 开发环境 | 第59页 |
| 5.3 系统结构框架 | 第59-61页 |
| 5.4 系统关键技术 | 第61-65页 |
| 5.4.1 面向对象的系统设计 | 第61-62页 |
| 5.4.2 数据库管理 | 第62-65页 |
| 5.5 系统流程 | 第65-74页 |
| 5.5.1 知识管理系统 | 第65-66页 |
| 5.5.2 船舶需求智能获取系统 | 第66-68页 |
| 5.5.3 船舶主尺度设计系统 | 第68-74页 |
| 5.6 本章总结 | 第74-75页 |
| 6 全文总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 全文总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
