| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题来源 | 第7页 |
| 1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.3 波浪动力滑翔器研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第10页 |
| 1.4 波浪动力滑翔器应用现状 | 第10-11页 |
| 1.5 主要研究内容与论文架构 | 第11-13页 |
| 第二章 波浪动力滑翔器双体结构和驱动原理 | 第13-21页 |
| 2.1 波浪动力滑翔器结构分析 | 第13-15页 |
| 2.1.1 水面浮体 | 第14页 |
| 2.1.2 水下滑翔翼及脐带缆 | 第14-15页 |
| 2.2 波浪动力滑翔器运动过程解析 | 第15-18页 |
| 2.2.1 波浪运动 | 第15-16页 |
| 2.2.2 波浪能利用原理 | 第16-17页 |
| 2.2.3 运动过程解析 | 第17-18页 |
| 2.3 波浪动力滑翔器运动模型 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 波浪动力滑翔器环境建模 | 第21-29页 |
| 3.1 环境建模算法概述 | 第21-22页 |
| 3.2 海洋环境描述 | 第22页 |
| 3.3 环境模型设计 | 第22-27页 |
| 3.3.1 栅格划分方法 | 第22-23页 |
| 3.3.2 栅格表示方法 | 第23-24页 |
| 3.3.3 海洋环境模型 | 第24-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 蚁群算法的分析与改进 | 第29-45页 |
| 4.1 路径规划算法概述 | 第29-33页 |
| 4.1.1 模拟退火算法 | 第29-31页 |
| 4.1.2 遗传算法 | 第31页 |
| 4.1.3 禁忌搜索算法 | 第31-32页 |
| 4.1.4 蚁群算法 | 第32-33页 |
| 4.2 蚁群算法 | 第33-37页 |
| 4.3 人工势场算法 | 第37-39页 |
| 4.4 蚁群算法的改进策略 | 第39-41页 |
| 4.5 基于势场蚁群算法的路径规划仿真实验 | 第41-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 波浪动力滑翔器路径规划 | 第45-57页 |
| 5.1 势场蚁群算法的改进策略 | 第45-47页 |
| 5.2 基于改进势场蚁群算法的波浪动力滑翔器路径规划算法 | 第47-49页 |
| 5.3 基于改进势场蚁群算法的波浪动力滑翔器路径规划仿真实验 | 第49-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |