| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 变循环发动机的特点及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 变循环发动机的发展历史 | 第12-13页 |
| 1.1.2 变循环发动机的军事需求和发展方向 | 第13-14页 |
| 1.2 变循环发动机性能寻优 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 智能优化算法的改进 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第17页 |
| 1.5 本文的内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 几种智能优化算法的收敛性分析 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 粒子群优化算法基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 粒子群优化算法基本流程 | 第20页 |
| 2.2.3 粒子群优化算法收敛性分析 | 第20-22页 |
| 2.3 人工蜂群优化算法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 人工蜂群优化算法基本原理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 人工蜂群优化算法基本流程 | 第23-25页 |
| 2.3.3 人工蜂群优化算法收敛性分析 | 第25-26页 |
| 2.4 教与学优化算法 | 第26-33页 |
| 2.4.1 教与学优化算法基本原理 | 第26-28页 |
| 2.4.2 教与学优化算法流程 | 第28-29页 |
| 2.4.3 教与学优化算法收敛性分析 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 教与学优化算法的改进及仿真验证 | 第34-46页 |
| 3.1 TLBO算法改进方法研究现状 | 第34-36页 |
| 3.2 改进的教与学优化算法 | 第36-38页 |
| 3.2.1 MTLBO算法改进思想 | 第36页 |
| 3.2.2 MTLBO算法基本步骤 | 第36-38页 |
| 3.3 MATLAB仿真验证 | 第38-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于MTLBO算法的变循环发动机性能寻优控制 | 第46-60页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 变循环发动机部件级数学模型介绍 | 第46-47页 |
| 4.3 多变量优化程序 | 第47-49页 |
| 4.4 教学因子参数设定对优化结果影响 | 第49-55页 |
| 4.4.1 最大推力寻优 | 第49-53页 |
| 4.4.1.1 双外涵模式 | 第50-51页 |
| 4.4.1.2 单外涵模式 | 第51-53页 |
| 4.4.2 最小耗油率寻优 | 第53-55页 |
| 4.4.2.1 双外涵模式 | 第53-54页 |
| 4.4.2.2 单外涵模式 | 第54-55页 |
| 4.5 MTLBO算法与遗传算法在PSC的应用 | 第55-58页 |
| 4.5.1 参数设置 | 第56页 |
| 4.5.2 仿真结果与分析 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第67页 |