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有限元模型修正多解问题优化算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 论文的研究背景及意义第10-11页
    1.2 文献综述第11-15页
        1.2.1 有限元模型修正第11-13页
        1.2.2 多解问题研究第13-15页
    1.3 论文的主要工作和创新点第15-16页
    1.4 论文章节安排和主要内容第16-18页
第二章 有限元模型修正相关技术第18-30页
    2.1 有限元模型修正概念第18-19页
    2.2 有限元模型修正中的多解问题第19-20页
    2.3 有限元模型修正流程第20-21页
    2.4 有限元模型修正相关技术第21-27页
        2.4.1 抽样方法第21-22页
        2.4.2 代理模型第22-24页
        2.4.3 模态识别第24-27页
    2.5 现有多解寻优算法第27-29页
        2.5.1 小生境技术第27-28页
        2.5.2 稳态遗传算法第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 基于邻域搜索的多种群人工蜂群算法第30-44页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 人工蜂群算法第31-35页
        3.2.1 人工蜂群算法基本假设第31页
        3.2.2 人工蜂群算法流程第31-35页
    3.3 基于邻域搜索的多种群人工蜂群算法第35-37页
        3.3.1 算法改进思想第35页
        3.3.2 邻域搜索策略第35-36页
        3.3.3 候选蜂选择策略第36-37页
        3.3.4 算法流程第37页
    3.4 试验仿真及结果分析第37-43页
        3.4.1 单峰值测试函数第37-39页
        3.4.2 参数设置及优化结果分析第39-41页
        3.4.3 多峰值测试函数第41-42页
        3.4.4 优化结果分析第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 双角度控制多种群粒子群算法第44-53页
    4.1 引言第44-45页
    4.2 基本粒子群算法第45-47页
        4.2.1 算法思想第45-46页
        4.2.2 算法流程第46-47页
    4.3 双角度控制多种群粒子群算法第47-50页
        4.3.1 算法基本思想第47-48页
        4.3.2 双角度控制选择种群最优第48页
        4.3.3 粒子所属种群判断第48-49页
        4.3.4 算法具体流程第49-50页
    4.4 数值算例测试及分析第50-52页
        4.4.1 测试函数的选取第50页
        4.4.2 参数设置及测试结果分析第50-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第五章 梯度-稳态遗传算法第53-64页
    5.1 引言第53-54页
    5.2 基本算法理论第54-58页
        5.2.1 梯度算法第54-55页
        5.2.2 遗传算法第55-56页
        5.2.3 SSGA算法第56-58页
    5.3 SSGA-GD 算法第58-63页
        5.3.1 算法思想及流程第58-59页
        5.3.2 数值算例测试第59-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第六章 ASCE-Benchmark 有限元模型修正第64-72页
    6.1 ASCE-Benchmark 模型第64-65页
        6.1.1 物理模型第64-65页
        6.1.2 有限元模型第65页
    6.2 ASCE-Benchmark 模态试验第65-68页
    6.3 ASCE-Benchmark 有限元模型修正第68-70页
        6.3.1 目标函数第68-69页
        6.3.2 优化算法对比第69-70页
        6.3.3 结论第70页
    6.4 小结第70-72页
第七章 结论与展望第72-74页
    7.1 论文主要结论第72页
    7.2 下一步工作及展望第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
研究生期间参与科研情况第79页

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