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遗传算法在地质雷达成像中的应用研究

1 前言第1-20页
 1.1 地质雷达数据资料采集第8-9页
 1.2 地质雷达数据处理现状第9-12页
  1.2.1 常规处理第9-10页
  1.2.2 偏移处理第10-12页
 1.3 速度分析第12-15页
  1.3.1 常规速度分析第12-14页
  1.3.2 偏移速度分析第14-15页
 1.4 遗传算法在地质雷达成像中的应用第15-17页
 1.5 课题来源及论文选题目的第17页
 1.6 论文研究内容第17页
 1.7 论文技术路线第17-18页
 1.8 论文主要创新点第18-20页
2 遗传算法全局最优化偏移速度分析第20-34页
 2.1 遗传算法第20-32页
  2.1.1 遗传算法的发展第20-21页
  2.1.2 遗传算法健全性第21-23页
  2.1.3 遗传算法运算组成第23-27页
  2.1.4 遗传算法运算流程第27-32页
 2.2 全局最优化偏移速度分析第32-34页
3 地质雷达数据正演模拟第34-45页
 3.1 时间域有限差分法第34页
 3.2 麦克斯韦方程组和Yee元胞第34-38页
 3.3 求解麦克斯韦方程组的时间域有限差分法第38-40页
 3.4 数值稳定性第40-41页
 3.5 吸收边界第41-42页
 3.6 时间域有限差分算例第42-45页
4 麦克斯韦方程组逆时叠前偏移第45-53页
 4.1 麦克斯韦方程组逆时叠前偏移原理第45-47页
 4.2 多偏移距地质雷达资料叠前偏移第47-53页
  4.2.1 合成记录的叠前偏移第47-50页
  4.2.2 实际共源点地质雷达资料的叠前偏移第50-53页
5 全局最优化方法在地质雷达成像中的应用第53-62页
 5.1 合成记录的偏移速度分析第53-58页
 5.2 野外采集共源点地质雷达记录的偏移速度分析第58-62页
6 结论及建议第62-64页
 6.1 结论第62-63页
 6.2 建议第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-70页

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