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基于遗传算法的多目标模糊物元优化方法研究

第1章 绪论第1-12页
 1.1 引言第8-9页
 1.2 模糊物元优化方法与求解第9-10页
 1.3 本论文的结构第10-12页
第2章 机械产品多目标模糊优化设计方法第12-23页
 2.1 模糊优化设计的基本概念第12-13页
  2.1.1 目标函数第12页
  2.1.2 约束条件第12-13页
  2.1.3 设计变量第13页
 2.2 常规多目标优化问题的求解策略第13-16页
  2.2.1 评价函数法第13-15页
  2.2.2 混合优选法第15-16页
  2.2.3 交互规划法第16页
 2.3 多目标模糊优化设计第16-21页
  2.3.1 模糊优化设计的若干概念第16-17页
  2.3.2 常规多目标优化模型的模糊解法第17-18页
  2.3.3 对称多目标模糊优化问题的求解第18-19页
  2.3.4 普通多目标模糊优化问题的求解第19-21页
 2.4 小结第21-23页
第3章 机械产品方案设计的模糊物元分析方法第23-38页
 3.1 物元与可拓工程方法第23-26页
  3.1.1 物元的概念第23页
  3.1.2 物元的可拓性和可拓工程方法第23-24页
  3.1.3 菱形思维方法第24-26页
 3.2 模糊物元分析理论第26-31页
  3.2.1 模糊分析的有关概念第26-27页
  3.2.2 优化原则第27页
  3.2.3 模糊物元关联分析第27-29页
  3.2.4 模糊物元优化理论第29-31页
 3.3 基于模糊物元模型的刀库方案优化设计第31-37页
  3.3.1 基于发散树方法的刀库模型建立第31-34页
  3.3.2 刀库方案模糊物元模型的建立第34-35页
  3.3.3 复合权重物元的建立第35-36页
  3.3.4 计算关联度第36-37页
 3.4 小结第37-38页
第4章 基于遗传算法的多目标模糊物元优化方法第38-52页
 4.1 多目标模糊物元优化方法第38-40页
 4.2 模糊物元优化方法与其它优化方法的比较第40-41页
  4.2.1 与线性加权法的比较第40-41页
  4.2.2 与模糊优化法的比较第41页
 4.3 基于遗传算法的求解策略第41-47页
  4.3.1 多目标遗传算法的研究现状第41-43页
  4.3.2 遗传算法的实现步骤第43-46页
  4.3.3 遗传算子的改进第46-47页
 4.4 算法验证与比较第47-50页
  4.4.1 不同多目标优化方法的比较第47-49页
  4.4.2 遗传算子不同改进方法的比较第49-50页
 4.5 小结第50-52页
第5章 机械传动方案的模糊物元优化设计第52-66页
 5.1 机械传动方法的可拓知识表示第52-55页
  5.1.1 知识的定义第52-53页
  5.1.2 面向对象的传动方案可拓知识表示第53-54页
  5.1.3 面向对象的设计知识可拓表示第54-55页
 5.2 传动方案的多目标模糊物元优化模型第55-56页
 5.3 基于遗传算法的传动方案优化设计求解策略第56-62页
  5.3.1 传动方案编码表示和初始种群的生成第56-57页
  5.3.2 适应值的计算第57-60页
  5.3.3 遗传操作算子第60-62页
 5.4 设计实例第62-65页
 5.5 小结第65-66页
第6章 模糊物元优化CAD原型系统第66-74页
 6.1 系统的开发背景和工程意义第66页
 6.2 系统配置和开发工具简介第66-69页
  6.2.1 运行系统所需的软硬件基本配置第66-67页
  6.2.2 开发工具简介第67-68页
  6.2.3 AutoCAD 2000各种API的比较及选用第68-69页
 6.3 系统总体框架第69页
 6.4 系统详细结构与功能模块说明第69-72页
  6.4.1 模糊物元优化设计模块第69-70页
  6.4.2 刀库方案设计模块第70-71页
  6.4.3 方法库模块第71-72页
 6.5 系统应用实例第72-73页
 6.6 小结第73-74页
第7章 总结与展望第74-76页
 7.1 本论文研究工作总结第74-75页
 7.2 有待解决的关键技术问题第75页
 7.3 展望第75-76页
参考文献第76-80页
附录 模糊物元优化CAD原型系统界面第80-84页
致谢第84-85页
作者在攻读硕士学位期间发表论著和参研项目第85页

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