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基于DOE和狼群算法的桥式起重机主梁多目标优化

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第10-20页
    1.1 引言第10-11页
        1.1.1 课题的来源第10页
        1.1.2 课题研究的背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 起重机箱形主梁优化的研究现状第11-13页
        1.2.2 狼群算法的研究现状第13-16页
        1.2.3 桥式起重机动态优化研究现状第16-17页
    1.3 结构优化的DOE研究现状第17-18页
    1.4 论文主要研究内容第18-20页
2 桥式起重机主梁有限元参数化建模及静动力学分析第20-31页
    2.1 箱形主梁有限元模型的构建第20-23页
        2.1.1 静动力学的基础理论第20页
        2.1.2 桥式起重机的基本组成及主梁参数第20-21页
        2.1.3 参数化建模与网格划分第21-23页
    2.2 桥式起重机箱形主梁静态分析与模态分析第23-29页
        2.2.1 箱形主梁的载荷分析第23-25页
        2.2.2 箱形主梁的静态力学分析第25-26页
        2.2.3 箱形主梁模态分析第26-29页
    2.3 桥式起重机箱形主梁结构谐响应分析第29-30页
        2.3.1 谐响应分析理论第29页
        2.3.2 箱形主梁的谐响应分析第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
3 桥式起重机主梁结构尺寸DOE分析第31-44页
    3.1 优化方案的选取第31-32页
        3.1.1 DOE基本原理第31页
        3.1.2 DOE分析规划第31-32页
    3.2 主梁结构尺寸的DOE分析第32-39页
        3.2.1 主梁结构尺寸对应力及应变的DOE分析第32-35页
        3.2.2 主梁结构尺寸对质量的DOE分析第35-37页
        3.2.3 主梁结构尺寸对二阶模态频率的DOE分析第37-39页
    3.3 建立箱形主梁动态优化模型第39-43页
        3.3.1 BP神经网络算法原理及步骤第39-40页
        3.3.2 BP神经网络算法参数的确定第40-41页
        3.3.3 算法训练以及测试数据的确定第41-43页
    3.4 本章小结第43-44页
4 基于多目标优化的改进狼群算法第44-57页
    4.1 基本狼群算法第44-48页
        4.1.1 狼群算法基本实现步骤第45-47页
        4.1.2 基本狼群算法的参数研究第47-48页
    4.2 基本狼群算法的优缺点分析第48页
        4.2.1 算法优点简析第48页
        4.2.2 WPA算法缺点第48页
    4.3 狼群算法改进第48-54页
        4.3.1 基于个体质量的聚集密度比较法第48-51页
        4.3.2 基于帕累托支配的改进狼群算法第51-53页
        4.3.3 改进多目标狼群算法流程第53-54页
    4.4分析验证第54-55页
        4.4.1 测试环境第54-55页
    4.5 本章小结第55-57页
5 桥式起重机箱形主梁多目标优化实现第57-72页
    5.1 箱形主梁数学模型的建立第57-61页
        5.1.1 确立目标函数第57页
        5.1.2 随机变量的选取第57-58页
        5.1.3 确定约束条件第58-61页
    5.2 确定算法的参数及协同优化第61-65页
        5.2.1 确定算法的参数第61-64页
        5.2.2 优化设计理论第64页
        5.2.3 算法协同优化流程第64-65页
    5.3 优化过程与结果分析第65-69页
        5.3.1 优化过程监控第65-66页
        5.3.2 基于熵值法的优化结果分析第66-69页
    5.4 对比分析前后优化结果第69-71页
    5.5 本章小结第71-72页
6 总结与展望第72-74页
    6.1 总结第72-73页
    6.2 展望第73-74页
参考文献第74-79页
攻读硕士学位期间发表的论文及所得的研究成果第79-80页
致谢第80-81页

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