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半潜式生产平台油气水处理系统布局优化研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题来源及研究意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-16页
        1.2.1 设备布局优化设计研究现状第10-12页
        1.2.2 管路布局优化算法研究现状第12-16页
    1.3 本课题组前期工作基础第16-17页
    1.4 研究内容及论文结构第17-18页
第二章 基于工艺流程的油气水处理系统设备布局设计第18-32页
    2.1 总体布局设计理论与方法第18-22页
        2.1.1 总体布局原则第18页
        2.1.2 布局要点分析第18-19页
        2.1.3 总体布局算法第19-22页
    2.2 基于工艺流程的模块划分第22-26页
        2.2.1 油气处理工艺分析第22-23页
        2.2.2 单元模块划分第23-25页
        2.2.3 平台上部模块层次规划第25-26页
    2.3 目标平台油气水处理系统设备布局设计第26-31页
        2.3.1 总体布局规划第26-29页
        2.3.2 危险区域划分第29页
        2.3.3 逃生通道规划第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 油气水处理系统管路布局仿真建模第32-44页
    3.1 总体布局设计理论第32-34页
        3.1.1 管路布局设计规则第32-33页
        3.1.2 管路布局设计方法与流程第33-34页
    3.2 布局仿真环境建立第34-40页
        3.2.1 设备模型处理第34-36页
        3.2.2 布局空间处理第36-40页
    3.3 布局数学模型第40-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于改进蚁群系统的管路布局优化算法设计第44-75页
    4.1 蚁群算法原理第44-46页
        4.1.1 基本蚁群算法第44-46页
        4.1.2 蚁群系统(ACS算法)第46页
    4.2 基于ACS的管路布局优化算法设计第46-51页
        4.2.1 初始化第46-47页
        4.2.2 路径构建第47-49页
        4.2.3 局部信息素更新第49页
        4.2.4 全局信息素更新第49-51页
    4.3 蚁群算法参数选取第51-59页
        4.3.1 种群规模m对算法的影响第53-54页
        4.3.2 信息启发式因子α与期望启发式因子β对算法的影响第54-55页
        4.3.3 选择概率阙值q_0对算法的影响第55-56页
        4.3.4 局部信息素挥发因子γ对算法的影响第56-58页
        4.3.5 全局信息素挥发因子ρ对算法的影响第58-59页
    4.4 蚁群算法的改进第59-63页
        4.4.1 启发式函数的改进第59-60页
        4.4.2 引入变异第60-61页
        4.4.3 动态参数设置第61-63页
    4.5 仿真实验及分析第63-72页
        4.5.1 仿真参数设定第63页
        4.5.2 参数递减模型优选第63-66页
        4.5.3 算法性能比较第66-72页
    4.6 管路应力分析与布局调整第72-74页
    4.7 本章小结第74-75页
第五章 油气水处理系统三维布管优化软件开发第75-89页
    5.1 目标平台上部模块基本特征第75-78页
        5.1.1 目标平台技术指标第75页
        5.1.2 平台上部模块结构特点第75-76页
        5.1.3 模块化设计对管线布置的要求第76-78页
    5.2 油气水处理系统布管优化软件设计第78-83页
        5.2.1 系统功能和结构分析第78-79页
        5.2.2 软件模块设计第79-83页
    5.3 实例验证第83-88页
        5.3.1 布管所需信息整理第83-85页
        5.3.2 布管仿真环境第85-86页
        5.3.3 路径求解第86-88页
    5.4 本章小结第88-89页
结论第89-91页
参考文献第91-94页
附录第94-100页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第100-101页
致谢第101页

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