| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 引言 | 第10-14页 |
| 1 仿生材料及其微结构 | 第14-28页 |
| 1.1 仿生材料研究 | 第14-17页 |
| 1.1.1 生物材料的特征 | 第14-15页 |
| 1.1.2 仿生材料研究的内容 | 第15-16页 |
| 1.1.3 仿生材料研究取得的成果 | 第16页 |
| 1.1.4 仿生材料研究的方法 | 第16-17页 |
| 1.1.5 仿生材料的发展趋势 | 第17页 |
| 1.2 生物材料微结构研究 | 第17-19页 |
| 1.2.1 生物材料微结构 | 第17-19页 |
| 1.3 生物材料基本组成成分的力学特性和失效机理 | 第19-21页 |
| 1.3.1 纳米尺度矿物质和的力学特性 | 第19-21页 |
| 1.3.2 蛋白质的失效机理和力学特性 | 第21页 |
| 1.4 生物复合材料的缺陷容忍准则及其临界尺寸 | 第21-23页 |
| 1.5 仿生材料的优化模型建立 | 第23-28页 |
| 1.5.1 设计变量 | 第24-25页 |
| 1.5.2 目标函数 | 第25页 |
| 1.5.3 约束函数 | 第25-26页 |
| 1.5.4 优化模型 | 第26-28页 |
| 2 均匀化理论及其应用 | 第28-35页 |
| 2.1 均匀化理论 | 第28-29页 |
| 2.2 小参数渐进展开及均匀化过程 | 第29-32页 |
| 2.3 均匀化问题的有限元列式 | 第32-35页 |
| 3 遗传算法 | 第35-51页 |
| 3.1 遗传算法简介 | 第35-37页 |
| 3.1.1 遗传算法的发展历史 | 第35-36页 |
| 3.1.2 生物遗传过程在遗传算法中的体现 | 第36-37页 |
| 3.2 遗传算法的原理、框架及执行策略 | 第37-44页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本原理 | 第38页 |
| 3.2.2 遗传算法的基本框架 | 第38-39页 |
| 3.2.3 遗传算法的基本算子 | 第39-41页 |
| 3.2.4 初始参数的设计 | 第41页 |
| 3.2.5 遗传算法的特点 | 第41-43页 |
| 3.2.6 遗传算法应用的领域 | 第43页 |
| 3.2.7 遗传算法求解优化问题的优点 | 第43-44页 |
| 3.3 遗传算法的实施细节 | 第44-51页 |
| 3.3.1 编码和解码表达 | 第44-45页 |
| 3.3.2 适应值函数的确定 | 第45-46页 |
| 3.3.3 遗传算法的执行过程 | 第46-49页 |
| 3.3.4 遗传算法的控制参数 | 第49页 |
| 3.3.5 遗传算法指定结果的方法和停止运行的准则 | 第49-51页 |
| 4 数值算例 | 第51-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第72页 |