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基于隐式性能指标的机械振动优化设计

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·课题来源和研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-12页
   ·论文的创新点及主要研究内容第12-13页
   ·论文的内容组织形式第13-15页
第2章 隐式性能指标机械振动优化方法第15-24页
   ·交互式遗传算法的概念第15-18页
     ·交互式遗传算法与传统遗传算法的区别第15-17页
     ·交互式遗传算法的特点第17-18页
   ·交互式遗传算法的核心问题第18-20页
     ·个体适应值估计第19页
     ·加速进化收敛第19-20页
   ·交互式遗传算法的环境第20-22页
     ·交互式遗传算法的环境第20-21页
     ·交互式遗传算法环境的波动性和不一致性第21-22页
   ·开发工具及环境第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 属性相对约简启发式遗传算法第24-32页
   ·基于遗传算法的粗糙集知识抽取方法第24-26页
   ·粗糙集最小属性集选择第26-27页
   ·属性集选择的贪心算法第27页
   ·基于交互式遗传算法的属性相对约简第27-31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 基于隐式性能指标的机械振动优化设计实例第32-43页
   ·汽车行驶平顺性的主要指标第32-39页
     ·平顺性评价指标第33-36页
     ·1/3 倍频带分别评价法第36-38页
     ·总加权值评价法第38-39页
   ·汽车行驶平顺性的辅助评价指标第39页
   ·汽车振动模型第39-42页
     ·系统的力学和数学模型第39-40页
     ·系统的频率响应特性第40-41页
     ·系统的振动响应量的幅频特性第41页
     ·系统响应量的功率谱密度第41-42页
   ·基于交互式遗传算法的汽车平顺性的优化第42页
     ·设计变量的确定第42页
     ·目标函数的建立第42页
   ·本章小结第42-43页
第5章 交互式遗传算法软件开发与功能实现第43-62页
   ·MFC 开来发工具概述第43-44页
   ·MFC 文档/视图结构分析第44-46页
   ·软件实现的总体流程第46-48页
   ·算法程序的设计与实现第48-59页
     ·根据实际问题进行编码第49-50页
     ·设定遗传操作的各参数第50-51页
     ·产生初始种群第51-52页
     ·遗传操作程序设计第52-55页
     ·人机交互操作程序第55-56页
     ·进化终止条件判断程序第56页
     ·世代进化过程的实现第56-57页
     ·在窗口中输出每一代的结果第57-59页
   ·交互式遗传算法的优化结果第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第6章 全文总结与展望第62-64页
   ·总结第62-63页
   ·展望第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
附录第68页

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