| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 三相异步电动机轻载或空载时的能耗特点 | 第8-9页 |
| 1.3 遗传算法简介 | 第9页 |
| 1.4 本文研究的内容及意义 | 第9-10页 |
| 第二章 异步电动机的机械效率分析 | 第10-20页 |
| 2.1 三相异步电动机的结构与工作原理 | 第10页 |
| 2.2 三相异步电动机的结构 | 第10-12页 |
| 2.3 三相异步电动机的工作原理 | 第12页 |
| 2.4 三相异步电动机的等效电路 | 第12-16页 |
| 2.4.1 频率折算 | 第12-14页 |
| 2.4.2 绕组折算 | 第14页 |
| 2.4.3 电流的折算 | 第14页 |
| 2.4.4 电动势的折算 | 第14页 |
| 2.4.5 阻抗的折算 | 第14-16页 |
| 2.5 三相异步电动机的机械效率分析 | 第16-20页 |
| 第三章 遗传算法理论 | 第20-34页 |
| 3.1 遗传算法的发展背景 | 第20页 |
| 3.2 遗传算法的生物学基础 | 第20-21页 |
| 3.3 遗传算法的思想、特点及应用 | 第21-23页 |
| 3.3.1 遗传算法的基本思想 | 第21-22页 |
| 3.3.2 遗传算法的特点 | 第22页 |
| 3.3.3 遗传算法的应用 | 第22-23页 |
| 3.4 遗传算法的编码理论 | 第23-26页 |
| 3.4.1 二进制编码方法 | 第23-24页 |
| 3.4.2 格雷码编码方法 | 第24-26页 |
| 3.4.3 浮点数（实数）编码方法 | 第26页 |
| 3.4.4 符号编码方法 | 第26页 |
| 3.5 适应度函数 | 第26-29页 |
| 3.5.1 目标函数映射成适应度函数 | 第27-28页 |
| 3.5.2 适应度函数的尺度变换 | 第28-29页 |
| 3.6 遗传算法的基本操作 | 第29-32页 |
| 3.6.1 选择（selection） | 第29-31页 |
| 3.6.2 交叉或基因重组（crossover/recombination） | 第31-32页 |
| 3.6.3 变异（mutation） | 第32页 |
| 3.7 标准遗传算法 | 第32-33页 |
| 3.8 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 遗传算法在机械效率优化上的应用及实现 | 第34-41页 |
| 4.1 电机参数的测定 | 第34-38页 |
| 4.1.1 空载试验 | 第34-37页 |
| 4.1.2 短路试验 | 第37-38页 |
| 4.2 染色体编码及适应度函数的选取 | 第38页 |
| 4.3 染色体的选择、交叉和变异操作 | 第38-39页 |
| 4.4 遗传算法在机械效率优化中的仿真 | 第39页 |
| 4.5 遗传算法优化控制的实现 | 第39-41页 |
| 第五章 结束语 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第45-46页 |
| 详细摘要 | 第46-49页 |