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网络并行和遗传算法在HPM生物效应评价和辐射天线设计中的应用研究

摘要第1-14页
Abstract第14-18页
第一章 引言第18-25页
 §1.1 高功率微波生物效应简介第18-19页
 §1.2 高功率微波生物效应的非接触式评价手段—微波成像第19-20页
 §1.3 高功率微波辐射天线的研究第20-21页
 §1.4 本文的主要研究工作第21-24页
 §1.5 本文的内容安排第24-25页
第二章 遗传算法第25-33页
 §2.1 引言第25-26页
 §2.2 遗传算法原理和流程第26-28页
 §2.3 遗传算法的固有并行性和并行模型第28-29页
 §2.4 对简单遗传算法的改进第29-33页
第三章 网络并行计算和并行计算机系统第33-46页
 §3.1 引言第33-34页
 §3.2 Beowulf并行计算机系统简介第34-35页
 §3.3 MPI(Message-Pass-Interface)简介第35-36页
 §3.4 “元谋二号”Beowulf并行计算机系统的构建第36-38页
 §3.5 并行计算任务自动平衡分配第38-44页
  §3.5.1 现有并行计算任务分配算法简介第39-40页
  §3.5.2 网络模型第40页
  §3.5.3 对影响并行计算效率因素的分析第40-41页
  §3.5.4 计算任务的相对计算量第41-42页
  §3.5.5 启发性规则第42页
  §3.5.6 并行计算任务动态分配算法第42-44页
 §3.6 并行加速比和并行效率第44-45页
 §3.7 总结与分析第45-46页
第四章 遗传算法的并行实现第46-53页
 §4.1 遗传算法的并行模型第46-47页
 §4.2 并行遗传算法效率分析第47-48页
 §4.3 并行模型的选择第48-49页
 §4.4 非阻塞式主从并行遗传算法的流程和程序实现第49-51页
 §4.5 总结与分析第51-53页
第五章 并行遗传算法应用于微波成像第53-74页
 §5.1 微波成像的原理和历史第53-58页
  §5.1.1 微波成像的原理和优势第53-54页
  §5.1.2 微波成像的历史第54-56页
  §5.1.3 二维共形微波成像系统第56-58页
 §5.2 微波成像的研究现状和面临主要困难第58-59页
 §5.3 病态和伪逆第59-63页
  §5.3.1 病态和伪逆的定义第59-60页
  §5.3.2 伪逆问题及求解方法第60-62页
  §5.3.3 病态问题及求解方法第62-63页
 §5.4 遗传算法应用于微波成像的原理和优势第63-65页
 §5.5 遗传算法求解病态线性方程组举例第65-66页
 §5.6 并行遗传算法应用于微波成像反演计算举例第66-69页
  §5.6.1 二维微波成像问题描述第66-68页
  §5.6.2 微波成像的遗传算法反演计算举例第68-69页
 §5.7 并行效率测试结果与分析第69-71页
 §5.8 总结与分析第71-74页
第六章 并行遗传算法应用于HPM辐射天线的自动设计第74-98页
 §6.1 引言第74-79页
  §6.1.1 传统天线设计方法简介第75-76页
  §6.1.2 天线自动设计简介第76-79页
 §6.2 基于并行遗传算法的天线自动设计原理和流程第79-81页
  §6.2.1 天线自动设计原理和流程第79-80页
  §6.2.2 NEC天线数值计算程序简介第80-81页
 §6.3 对螺旋天线的自动设计第81-86页
  §6.3.1 螺旋天线的结构和辐射模式第81-82页
  §6.3.2 轴向模螺旋天线的传统工程设计第82页
  §6.3.3 轴向模均匀螺旋天线的高增益设计第82-83页
  §6.3.4 锥削螺旋天线的高增益和宽带设计第83-84页
  §6.3.5 锥削螺旋—喇叭组合天线的高增益设计第84-86页
 §6.4 对电小尺寸的多臂菱形天线的高增益设计第86-94页
  §6.4.1 菱形天线的基本工作原理和结构第86-87页
  §6.4.2 电小尺寸菱形天线的高增益设计方案第87-88页
  §6.4.3 多臂菱天线的自动设计第88-92页
  §6.4.4 加圆锥反射罩的多臂菱形天线的自动设计第92-94页
 §6.5 天线自动设计的并行效率测试第94-96页
 §6.6 总结与分析第96-98页
第七章 全文总结第98-106页
 §7.1 对本文的总结第98-103页
 §7.2 展望和设想第103-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-118页
作者攻读博士学位期间完成的学术论文第118-120页
作者攻读博士学位期间参加的科研项目第120页

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