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基于鲁棒性的船体中横剖面多目标优化

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 鲁棒性设计的引入第15-17页
    1.3 结构鲁棒性的发展第17-18页
    1.4 船舶领域研究现状第18-19页
    1.5 论文主要研究内容第19-21页
第二章 鲁棒性设计的理论基础及其主要方法第21-40页
    2.1 鲁棒性设计的理论基础第21-25页
        2.1.1 鲁棒性设计的原理第21-22页
        2.1.2 鲁棒性设计的目标第22-23页
        2.1.3 工程鲁棒性设计的原则第23-25页
        2.1.4.鲁棒性设计的基本流程第25页
    2.2 鲁棒性设计方法第25-39页
        2.2.1 鲁棒性设计方法的分类第25-26页
        2.2.2 田.设计方法第26-28页
        2.2.3 响应面法第28-29页
        2.2.4 Wei Chen的方法第29-31页
        2.2.5 非线性鲁棒优化设计方法第31-39页
    2.3 本章小结第39-40页
第三章 基于多目标粒子群算法的结构鲁棒性设计第40-55页
    3.1 多目标优化问题第40-43页
        3.1.1 Pareto支配关系第40-41页
        3.1.2 Pareto最优解第41-42页
        3.1.3 Pareto最优解集第42页
        3.1.4 Pareto最优边界第42-43页
    3.2 多目标粒子群优化算法第43-48页
        3.2.1 粒子群算法的理论第43-44页
        3.2.2 位置和速度的更新第44-45页
        3.2.3 多目标粒子群算法一般过程第45-46页
        3.2.4 基于设计变量为离散型改进方式第46页
        3.2.5 最大速度和速度重设策略第46-47页
        3.2.6 约束处理第47页
        3.2.7 变异算子的引入第47-48页
    3.3 鲁棒性最优化第48-52页
        3.3.1 鲁棒性优化问题第48页
        3.3.2 鲁棒性最优解第48-52页
    3.4 基于多目标粒子群优化算法的鲁棒性优化第52-53页
    3.5 本章小结第53-55页
第四章 基于单目标粒子群算法的船体中横剖面优化第55-69页
    4.1 前言第55-56页
    4.2 船体结构优化过程第56-57页
    4.3 有限元模型建立第57-63页
        4.3.1 多功能船的主要参数第57-58页
        4.3.2 结构坐标系定义第58页
        4.3.3 建模区域与网格划分第58-60页
        4.3.4 模型边界条件第60-61页
        4.3.5 施加载荷第61页
        4.3.6 应力分析第61-63页
    4.4 舱段优化模型第63-66页
        4.4.1 设计变量第63-64页
        4.4.2 目标函数第64-65页
        4.4.3 约束条件第65页
        4.4.4 优化策略第65-66页
    4.5 优化结果第66-68页
        4.5.1 以总重为目标的优化第66-67页
        4.5.2 以最大应力为目标的优化第67-68页
    4.6 本章小结第68-69页
第五章 基于支持向量机的船体近似模型第69-84页
    5.1 引言第69-70页
    5.2 支持向量机技术第70-77页
        5.2.1 支持向量机概述第70页
        5.2.2 统计学习理论第70-71页
        5.2.3 结构风险最小化原则第71-73页
        5.2.4 支持向量回归方法的基本原理第73-76页
        5.2.5 支持向量机工具箱第76-77页
    5.3 支持向量机近似模型的参数优化第77-82页
        5.3.1 参数优化理论第78页
        5.3.2 参数选取的优化模型第78-79页
        5.3.3 参数优化选取实现方式第79-80页
        5.3.4 优化结果第80-81页
        5.3.5 优化参数和经验参数对比第81-82页
    5.4 本章小结第82-84页
第六章 多功能船的中剖面鲁棒性设计第84-89页
    6.1 引言第84页
    6.2 中横剖面的鲁棒性优化第84-87页
        6.2.1 设计变量及其扰动范围第84-85页
        6.2.2 约束条件第85页
        6.2.3 目标函数第85-86页
        6.2.4 优化策略第86页
        6.2.5 优化流程第86-87页
    6.3 优化结果第87-88页
    6.4 本章小结第88-89页
第七章 总结和展望第89-92页
    7.1 全文总结第89-91页
    7.2 展望第91-92页
参考文献第92-96页
致谢第96-98页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第98页

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