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174,000m~3液化天然气船结构优化设计研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-25页
    1.1 研究的目的和意义第15页
    1.2 液化天然气船及运输市场的发展第15-18页
        1.2.1 液化天然气的需求第15-16页
        1.2.2 液化天然气船的发展第16-17页
        1.2.3 液化天然气船运输市场发展现状第17-18页
    1.3 国内外研究进展及现状第18-22页
        1.3.1 我国LNG运输船建造现状第18页
        1.3.2 LNG运输船研究现状第18-19页
        1.3.3 船舶结构优化设计方法的发展第19-20页
        1.3.4 船舶结构优化设计研究现状第20-22页
    1.4 本文的研究内容第22-25页
第2章 船体结构优化设计的数学模型第25-31页
    2.1 结构优化设计的概念第25页
    2.2 结构优化设计的数学模型第25-27页
        2.2.1 设计变量第25页
        2.2.2 目标函数第25-26页
        2.2.3 约束条件第26页
        2.2.4 结构优化设计数学模型第26-27页
    2.3 结构优化设计及其算法的分类第27-28页
        2.3.1 结构优化设计的分类第27页
        2.3.2 结构优化设计方法的分类第27-28页
    2.4 船体结构优化设计的数学模型第28-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第3章 遗传算法和蚁群算法的改进设计第31-43页
    3.1 遗传算法第31-33页
        3.1.1 概述第31页
        3.1.2 遗传算法的发展及研究现状第31页
        3.1.3 遗传算法的特点第31-32页
        3.1.4 遗传算法的应用第32-33页
    3.2 遗传算法基本流程及改进第33-35页
        3.2.1 遗传算法的基本流程第33-34页
        3.2.2 遗传算法的改进第34-35页
    3.3 蚁群算法第35-37页
        3.3.1 概述第35页
        3.3.2 蚁群算法的发展及现状第35-36页
        3.3.3 蚁群算法的特点第36页
        3.3.4 蚁群算法的应用第36-37页
    3.4 基本蚁群算法第37-40页
        3.4.1 蚁群算法的基本原理第37-38页
        3.4.2 蚁群算法的数学模型第38-39页
        3.4.3 基本蚁群算法的程序结构流程第39-40页
    3.5 蚁群算法的改进及遗传—蚁群算法的融合研究第40-41页
        3.5.1 蚁群算法的改进第40页
        3.5.2 遗传—蚁群系统算法的融合研究第40-41页
    3.6 本章小结第41-43页
第4章 基于改进遗传算法和蚁群算法的应用及结果分析第43-57页
    4.1 174,000m3液化天然气船概况第43页
    4.2 174,000m3液化天然气船液货舱结构分析第43-44页
    4.3 174,000m3液化天然气船液货舱结构优化第44-49页
        4.3.1 设计变量的选取第44-47页
        4.3.2 几何约束条件第47-48页
        4.3.3 应力约束第48-49页
    4.4 改进遗传算法求解步骤第49-50页
    4.5 运行结果第50-52页
    4.6 改进遗传—蚁群系统算法(GA-ACS)求解步骤第52-53页
    4.7 运行结果第53-54页
    4.8 本章小结第54-57页
第5章 优化前后舱段结构强度对比分析第57-85页
    5.1 概述第57页
    5.2 LNG运输船相关规范概述第57-58页
    5.3 有限元模型第58-61页
        5.3.1 有限元模型坐标规定第58页
        5.3.2 模型范围的确定第58页
        5.3.3 有限元模型的单元和网格第58-59页
        5.3.4 有限元模型规模第59-61页
    5.4 计算工况及载荷第61-73页
        5.4.1 计算工况第61页
        5.4.2 载荷第61-73页
    5.5 边界条件第73-74页
    5.6 强度校核第74-83页
    5.7 本章小结第83-85页
结论与展望第85-87页
参考文献第87-91页
附录1 改进遗传算法的部分代码第91-95页
附录2 改进遗传—蚁群算法的部分代码第95-99页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第99-101页
致谢第101-102页
详细摘要第102-105页

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