首页--交通运输论文--水路运输论文--船舶工程论文--船舶机械论文--船舶系统论文--管系、管路附件论文

船舶管路布局优化方法及应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
1 绪论第11-25页
   ·选题科学依据与意义第11-14页
     ·选题必要性第11-12页
     ·选题可行性第12-14页
   ·管路布局优化设计国内外研究概况第14-21页
     ·迷宫法第15-16页
     ·逃逸法第16-17页
     ·网络优化算法第17-18页
     ·Zhu算法第18-19页
     ·遗传算法第19-20页
     ·专家系统和模糊集理论第20-21页
     ·单元生成法第21页
   ·需要解决的问题第21-22页
   ·论文研究目的及范围第22-23页
   ·论文研究策略第23页
   ·论文内容安排第23-25页
2 基于遗传算法的船舶管路布局优化研究第25-55页
   ·遗传算法第25-33页
     ·生物进化及遗传算法的产生和发展第25-27页
     ·遗传算法的基本思想和体系结构第27-29页
     ·遗传算法的计算步骤和基本流程第29-30页
     ·遗传算法的主要特点第30-31页
     ·遗传算法在管路布置相关领域中的应用第31-33页
   ·应用于船舶管路三维布局优化的遗传算法第33-43页
     ·算法操作与关键参数设计第33-40页
     ·计算仿真第40-43页
   ·改进的遗传算法第43-46页
     ·遗传算法的局限性第43-44页
     ·自适应遗传算法第44-45页
     ·模拟退伙遗传算法第45-46页
   ·自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法第46-54页
     ·算法改进措施第47-49页
     ·算法计算步骤第49-50页
     ·仿真实验第50-54页
   ·本章小结第54-55页
3 蚁群管路敷设系统及其参数的敏感性分析第55-82页
   ·蚁群优化算法第55-65页
     ·蚂蚁的觅食行为第55-57页
     ·蚁群算法的产生及其研究进展第57-58页
     ·基本蚁群优化算法及其改进算法第58-62页
     ·一般蚁群算法的组织结构第62-63页
     ·蚁群算法的应用第63-65页
   ·基于全局信息素迭代更新的蚁群管路敷设系统第65-75页
     ·算法构成及实现第65-69页
     ·仿真计算一第69-73页
     ·仿真计算二第73-75页
   ·迭代更新蚁群管路敷设系统参数的敏感性分析第75-80页
     ·局部信息素残留系数γ对算法性能的影响第75-76页
     ·全局信息素残留系数ρ对算法性能的影响第76-78页
     ·信息素权重α和启发式信息权重β对算法性能的影响第78-79页
     ·蚁群总数m对算法性能的影响第79-80页
     ·结论第80页
   ·本章小结第80-82页
4 模糊集合理论在管路布局中的应用第82-94页
   ·模糊子集和隶属函数第82-85页
   ·存在于船舶管路布局中的模糊问题及其隶属函数的建立第85-89页
   ·基于模糊的蚁群管路敷设系统第89页
   ·计算仿真第89-93页
   ·本章小结第93-94页
5 多管路并行敷设的多蚁群协同进化算法第94-106页
   ·协同进化算法第94-97页
     ·生物的竞争、协同及协同进化第94-95页
     ·协同进化算法的模型及其发展第95-97页
     ·协同进化算法的基本特征和类型第97页
   ·多种群互利共生类协同进化算法第97-99页
   ·多蚁群协作式协同进化算法第99-105页
     ·多蚁群协作式协同进化算法模型第99-100页
     ·多蚁群协作式协同进化算法流程及其实现第100-103页
     ·计算仿真第103-105页
   ·本章小结第105-106页
6 结论与展望第106-110页
   ·全文工作总结第106-108页
   ·未来展望第108-110页
参考文献第110-120页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第120-121页
攻读博士学位期间参与的科研项目第121-122页
创新点摘要第122-123页
致谢第123-125页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第125页

论文共125页,点击 下载论文
上一篇:程序权利滥用及其规制--从民事诉讼的视角
下一篇:社区矫正制度的本土化完善