摘要 | 第5-8页 |
Abstract | 第8-11页 |
第1章 绪论 | 第15-31页 |
1.1 课题来源、研究背景、研究目的及意义 | 第15-16页 |
1.1.1 课题来源 | 第15页 |
1.1.2 研究背景 | 第15-16页 |
1.1.3 研究目的和意义 | 第16页 |
1.2 相关研究综述 | 第16-27页 |
1.2.1 单管管路布局研究 | 第17-23页 |
1.2.2 分支管路布局研究 | 第23-24页 |
1.2.3 多管路布局研究 | 第24-25页 |
1.2.4 研究现状总结及存在的主要问题 | 第25-27页 |
1.3 本文结构及研究内容 | 第27-31页 |
第2章 管路布局数学建模及预处理 | 第31-41页 |
2.1 管路布局数学模型 | 第31-35页 |
2.2.1 管路布局目标函数 | 第32页 |
2.2.2 管路布局约束条件 | 第32-35页 |
2.2 管路布局预处理 | 第35-39页 |
2.2.1 填充-包围式空间信息提取 | 第35-37页 |
2.2.2 布局空间信息提取流程 | 第37-39页 |
2.2.3 管路布局预处理实例研究 | 第39页 |
2.3 本章小结 | 第39-41页 |
第3章 单管路智能布局算法 | 第41-65页 |
3.1 基于规则引导的智能布管算法 | 第41-48页 |
3.1.1 工程规则和布管空间建模 | 第41-43页 |
3.1.2 布管算法设计 | 第43-47页 |
3.1.3 实例研究 | 第47-48页 |
3.2 基于改进混沌鱼群的智能布管算法 | 第48-56页 |
3.2.1 混沌优化算法 | 第48页 |
3.2.2 人工鱼群算法 | 第48-51页 |
3.2.3 改进的混沌人工鱼群算法 | 第51-53页 |
3.2.4 基于混沌人工鱼群的智能布管算法 | 第53-56页 |
3.2.5 实例研究 | 第56页 |
3.3 应用于航空发动机管路布局的人工蜂群算法 | 第56-64页 |
3.3.1 人工蜂群算法 | 第57-60页 |
3.3.2 应用于航空发动机管路布局的人工蜂群算法 | 第60-63页 |
3.3.3 实例研究 | 第63-64页 |
3.4 本章小结 | 第64-65页 |
第4章 分支管路智能布局算法 | 第65-75页 |
4.1 基于工程规则的同一层面分支管路布局方法研究 | 第65-70页 |
4.1.1 工程规则和同一层面布局空间的二维转化 | 第65-67页 |
4.1.2 算法设计 | 第67-68页 |
4.1.3 算法流程 | 第68-69页 |
4.1.4 实例研究 | 第69-70页 |
4.2 基于协同迷宫算法的空间分支管路布局方法研究 | 第70-74页 |
4.2.1 迷宫算法简介 | 第70-71页 |
4.2.2 算法设计 | 第71-73页 |
4.2.3 算法流程 | 第73页 |
4.2.4 实例研究 | 第73-74页 |
4.3 本章小结 | 第74-75页 |
第5章 多管路智能布局算法 | 第75-87页 |
5.1 协同进化算法概述 | 第75-79页 |
5.1.1 协同进化算法的基本原理与特点 | 第75-76页 |
5.1.2 协同进化算法的类型 | 第76-79页 |
5.2 混沌人工鱼群协同进化算法 | 第79-84页 |
5.2.1 算法原理 | 第79-80页 |
5.2.2 算法模型 | 第80-81页 |
5.2.3 算法流程 | 第81-83页 |
5.2.4 实例研究 | 第83-84页 |
5.3 本章小结 | 第84-87页 |
第6章 航空发动机管路智能布局原型系统 | 第87-95页 |
6.1 系统总体设计 | 第87-89页 |
6.2 系统功能介绍 | 第89-94页 |
6.2.1 管路布局空间信息提取 | 第89页 |
6.2.2 管路布局初始信息识别 | 第89-90页 |
6.2.3 管路模型创建 | 第90-93页 |
6.2.4 管路工程信息输出 | 第93-94页 |
6.3 本章小结 | 第94-95页 |
第7章 总结与展望 | 第95-99页 |
7.1 全文总结 | 第95-96页 |
7.2 今后工作展望 | 第96-99页 |
参考文献 | 第99-109页 |
致谢 | 第109-111页 |
攻读博士学位期间发表的论文 | 第111-113页 |
作者简历 | 第113-115页 |
附录 A Dijkstra算法 | 第115-116页 |