| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-34页 |
| ·问题的提出 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·摩托车研究现状 | 第10-14页 |
| ·智能设计研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文研究的技术背景 | 第16-32页 |
| ·知识工程定义 | 第16-17页 |
| ·知识工程核心内容 | 第17-22页 |
| ·软计算方法理论 | 第22-30页 |
| ·MSC.Patran/Nastran 有限元分析软件 | 第30-32页 |
| ·本文研究的意义及主要内容 | 第32-34页 |
| 2 摩托车智能设计系统体系结构 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·摩托车智能设计系统功能模型 | 第34-40页 |
| ·摩托车部件功能 | 第34-37页 |
| ·功能建模方法 | 第37-38页 |
| ·系统功能模型 | 第38-40页 |
| ·摩托车智能设计系统的体系结构 | 第40-44页 |
| ·智能设计系统的总体设计思想 | 第40-41页 |
| ·智能设计系统的体系结构 | 第41-42页 |
| ·各模块的主要功能 | 第42-43页 |
| ·系统特点 | 第43-44页 |
| ·摩托车智能设计系统的关键技术 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 3 摩托车智能设计中知识库系统研究 | 第46-70页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·摩托车知识表示技术的研究 | 第46-51页 |
| ·知识模型概述 | 第47页 |
| ·摩托车的知识模型 | 第47-48页 |
| ·摩托车的知识表示 | 第48-51页 |
| ·系统实现的关键技术 | 第51-65页 |
| ·知识库及其管理系统 | 第51-55页 |
| ·知识获取 | 第55-56页 |
| ·推理机 | 第56-63页 |
| ·数据库及其管理系统 | 第63-65页 |
| ·运行实例 | 第65-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 4 基于知识的摩托车参数化建模 | 第70-78页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·基于特征的参数化建模 | 第71-73页 |
| ·特征建模 | 第71页 |
| ·特征的参数化 | 第71-72页 |
| ·特征的面向对象表示 | 第72页 |
| ·基于特征的参数化系统的组成 | 第72-73页 |
| ·系统的实现 | 第73-75页 |
| ·基于特征的系统模型 | 第73-74页 |
| ·特征定位 | 第74页 |
| ·二次开发环境 | 第74-75页 |
| ·数据库设计 | 第75页 |
| ·运行实例 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 5 基于遗传算法的摩托车整车结构优化设计 | 第78-95页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·遗传算法简介 | 第78-79页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第79-81页 |
| ·整车连续变量优化 | 第81-88页 |
| ·编码 | 第81页 |
| ·适应度函数 | 第81页 |
| ·约束条件 | 第81-82页 |
| ·遗传操作的实现 | 第82-84页 |
| ·整车结构优化数学模型 | 第84-85页 |
| ·优化实例 | 第85-88页 |
| ·整车混合离散变量优化 | 第88-92页 |
| ·编码方法 | 第88页 |
| ·遗传操作 | 第88-89页 |
| ·优化实例 | 第89-92页 |
| ·遗传算法和敏度算法的集成优化 | 第92-94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 6 神经网络在摩托车智能设计中的应用 | 第95-107页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·人工神经网络理论与智能设计 | 第95-100页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第95-96页 |
| ·BP 学习规则 | 第96-98页 |
| ·训练函数的改进 | 第98-99页 |
| ·神经网络与智能设计 | 第99-100页 |
| ·基于BP 神经网络的发动机活塞性能预测模型 | 第100-104页 |
| ·预测模型的构建 | 第100-102页 |
| ·训练结果 | 第102-104页 |
| ·基于神经网络的摩托车智能设计系统 | 第104-106页 |
| ·基于神经网络的知识库 | 第104-105页 |
| ·神经网络与智能设计系统的集成 | 第105-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 7 基于粗糙集的知识获取 | 第107-121页 |
| ·引言 | 第107页 |
| ·基于粗集理论的知识获取概述 | 第107-113页 |
| ·知识获取概述 | 第107-108页 |
| ·粗集理论概述 | 第108-111页 |
| ·基于粗集理论的知识获取 | 第111-113页 |
| ·基于粗集理论的发动机活塞性能知识获取 | 第113-120页 |
| ·小结 | 第120-121页 |
| 8 摩托车智能设计系统的开发与应用 | 第121-135页 |
| ·引言 | 第121页 |
| ·摩托车智能设计系统工作流程 | 第121-124页 |
| ·系统体系结构简图 | 第121-122页 |
| ·系统工作流程 | 第122-123页 |
| ·系统界面 | 第123-124页 |
| ·知识库系统模块工作流程 | 第124-126页 |
| ·参数化设计模块工作流程 | 第126-127页 |
| ·性能分析及优化模块工作流程 | 第127-131页 |
| ·运行实例 | 第131-134页 |
| ·小结 | 第134-135页 |
| 9 结论与展望 | 第135-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 参考文献 | 第139-146页 |
| 附录 | 第146页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第146页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第146页 |