基于ANN-GA的虹吸管道优化设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·虹吸式座便器出水管道优化设计研究现状 | 第10-11页 |
| ·计算流体动力学技术概述 | 第11-14页 |
| ·人工神经网络及遗传算法概述 | 第14-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 虹吸式座便器的计算流体动力学仿真研究 | 第19-36页 |
| ·虹吸式座便器冲洗过程数理模型 | 第19-23页 |
| ·基于FLUENT 的计算流体动力学仿真 | 第23-30页 |
| ·实验验证 | 第30-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第3章 神经网络及遗传算法原理 | 第36-48页 |
| ·神经网络 | 第36-43页 |
| ·遗传算法 | 第43-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于Pareto 遗传算法的多目标优化 | 第48-59页 |
| ·多目标优化 | 第48-50页 |
| ·遗传算法多目标优化 | 第50-52页 |
| ·基于Pareto 遗传算法的多目标优化 | 第52-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第5章 鹰牌座便器虹吸管道优化设计 | 第59-75页 |
| ·流体动力学仿真得到样本 | 第59-62页 |
| ·BP 神经网络建立优化数学模型 | 第62-67页 |
| ·Pareto 遗传算法完成多目标优化 | 第67-73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 第6章 双水封的研究 | 第75-81页 |
| ·双水封概念 | 第75-76页 |
| ·双水封的研究 | 第76-80页 |
| ·总结 | 第80-81页 |
| 第7章 结论与展望 | 第81-83页 |
| ·结论 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 附录 A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第88页 |
