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冒口智能优化铸造CAE系统的算法设计和开发

摘要第9-10页
ABSTRACT第10页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 选题的背景及意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-15页
        1.2.1 冒口优化算法研究现状第12-13页
        1.2.2 冒口工艺设计的发展方向总结第13-14页
        1.2.3 智能优化研究现状第14-15页
    1.3 本文研究内容第15-17页
第二章 技术路线、开发平台、开发工具与算法概要第17-27页
    2.1 技术路线第17-18页
    2.2 IDE和库第18-21页
        2.2.1 Visual Studio 2015 Community第18-19页
        2.2.2 MFC(微软基础类库)第19页
        2.2.3 Eigen矩阵运算库第19-20页
        2.2.4 ADO (ActiveX Data Object)第20页
        2.2.5 OpenGL图形引擎第20-21页
    2.3 多目标优化问题第21-22页
    2.4 遗传算法(GA)第22-23页
    2.5 NSGA-Ⅱ(非劣解快速排序遗传算法)第23-27页
第三章 算法理论研究第27-41页
    3.1 遗传算法理论研究第27-31页
        3.1.1 基因编码设计第27页
        3.1.2 基因适应值表达方式第27-28页
        3.1.3 遗传算子设计第28-29页
        3.1.4 支配种群大小和种群大小第29页
        3.1.5 选择策略第29-31页
    3.2 剖分算法设计第31-34页
        3.2.1 STL文件格式第31页
        3.2.2 网格属性栈网格赋值算法第31-34页
    3.3 冒口识别与修改算法第34-41页
        3.3.1 冒口个数的识别第34-35页
        3.3.2 冒口法线的识别第35-38页
        3.3.3 冒口颈的识别第38-39页
        3.3.4 冒口网格的修改第39-41页
第四章 程序实现第41-53页
    4.1 剖分程序TMMeshGenerator的实现第41-42页
    4.2 模块化主框架TMCast2016 Dev主要功能和API的实现第42-49页
        4.2.1 TMCast2016 Dev的操作界面第43-45页
        4.2.2 TMCast2016 Dev的文件目录第45-46页
        4.2.3 TMCast2016 Dev的开发API第46-49页
    4.3 遗传优化模块的实现第49-53页
第五章 结论与展望第53-55页
    5.1 结论第53页
    5.2 研究展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
学位论文评阅及答辩情况表第60页

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