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小世界算法的改进及其在飞行控制系统设计中应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 引言第9-11页
        1.1.1 对最优化算法的需求第9页
        1.1.2 已有的最优化算法第9-10页
        1.1.3 研究小世界算法的意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 小世界网络的研究现状第11-12页
        1.2.2 对小世界算法的研究现状第12-14页
        1.2.3 仿真优化设计的研究现状第14-15页
    1.3 论文主要研究内容的思路第15-17页
第2章 基本型小世界算法第17-27页
    2.1 复杂网络理论第17-19页
        2.1.1 对复杂网络研究的发展过程第17-18页
        2.1.2 描述复杂网络的重要参数第18-19页
    2.2 小世界网络的构造过程及其特性第19-21页
    2.3 基本型小世界算法的原理第21-23页
    2.4 基本型小世界算法的流程第23-24页
    2.5 基本型小世界算法的优缺点及分析第24-25页
    2.6 本章小结第25-27页
第3章 均衡型小世界算法和杂交型小世界算法第27-49页
    3.1 均衡型小世界算法第27-31页
        3.1.1 均衡型优化策略第27-29页
        3.1.2 B-SWA的步骤第29-31页
    3.2 B-SWA的优化性能测试第31-39页
        3.2.1 描述算法优化性能的指标第31-32页
        3.2.2 测试函数第32页
        3.2.3 算法的控制参数设置第32-33页
        3.2.4 B-SWA的优化性能测试结果第33-38页
        3.2.5 B-SWA的优化性能的结论第38-39页
    3.3 杂交型小世界算法第39-40页
        3.3.1 杂交型优化策略第39页
        3.3.2 H-SWA的步骤第39-40页
    3.4 H-SWA的优化性能测试第40-46页
        3.4.1 算法的控制参数设置第40-42页
        3.4.2 H-SWA的优化性能的测试结果第42-46页
        3.4.3 H-SWA的优化性能的结论第46页
    3.5 本章小结第46-49页
第4章 有约束的均衡型小世界算法和杂交型小世界算法第49-61页
    4.1 有约束优化问题的定义第49-50页
    4.2 对有约束条件的处理方法第50页
    4.3 惩罚函数法第50-51页
    4.4 B-SWA和H-SWA对有约束问题的优化性能测试第51-59页
        4.4.1 有约束的测试函数第51-53页
        4.4.2 算法的控制参数设置第53-55页
        4.4.3 B-SWA和H-SWA处理有约束问题的优化性能结果第55-58页
        4.4.4 B-SWA和H-SWA对约束问题的优化性能的结论第58-59页
    4.5 本章小结第59-61页
第5章 飞机自动飞行控制系统的仿真优化设计第61-79页
    5.1 飞机自动控制系统的工作模式第61-62页
    5.2 自动飞行控制系统的设计方法第62-63页
    5.3 最优PID控制器的仿真优化设计方法第63-66页
        5.3.1 PID控制器与最优控制理论第63-64页
        5.3.2 仿真优化技术第64-65页
        5.3.3 最优PID控制的设计步骤第65-66页
    5.4 飞机自动控制系统的设计实例第66-77页
        5.4.1 飞机纵向运动模型第66页
        5.4.2 俯仰角控制系统/自动油门控制系统的仿真优化设计第66-72页
        5.4.3 垂直速度控制系统的仿真优化设计第72-74页
        5.4.4 高度控制系统的仿真优化设计第74-77页
    5.5 对自动飞行控制系统最优PID控制器设计的结论第77页
    5.6 本章小结第77-79页
第6章 利用FlightGear实现自动飞行的视景仿真第79-85页
    6.1 FlightGear飞行模拟器的简介第79-80页
    6.2 联合MATLAB/Simulink与Flight Gear的通信接.模块第80-81页
    6.3 联合MATLAB/Simulink与Flight Gear进行仿真的步骤第81页
    6.4 飞机自动飞行的视景仿真实例第81-84页
    6.5 本章小结第84-85页
第7章 总结与展望第85-89页
    7.1 本论文的主要工作第85-86页
    7.2 未来研究展望第86-89页
参考文献第89-95页
论文的发表及科研情况第95-97页
    参加科研项目第95页
    发表论文第95-97页
致谢第97-99页

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