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基于自适应保持多样性遗传算法的汽车动力传动系多目标优化

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第12-21页
    1.1 选题背景第12-14页
    1.2 汽车动力传动系优化匹配研究概况第14-16页
        1.2.1 国外研究概况第14-15页
        1.2.2 国内研究概况第15-16页
    1.3 多目标优化算法在汽车动力传动系优化中应用现状第16-19页
    1.4 主要研究内容第19-20页
    1.5 小结第20-21页
第2章 多目标优化遗传算法第21-34页
    2.1 多目标优化问题数学描述第21-22页
    2.2 多目标遗传算法第22-27页
        2.2.1 多目标优化与遗传算法第22-23页
        2.2.2 遗传多目标优化方案第23-26页
        2.2.3 常用多目标遗传算法性能比较第26-27页
    2.3 遗传算法第27-31页
        2.3.1 遗传算法流程第27-29页
        2.3.2 遗传算法实现技术第29-31页
    2.4 多目标遗传算法构造过程第31-33页
    2.5 小结第33-34页
第3章 多样性保持策略第34-46页
    3.1 典型多样性保持策略分析第34-37页
    3.2 基于种群熵的群体多样性度量第37-39页
    3.3 群体多样性保持策略第39-43页
        3.3.1 自适应可变模式搜索第39页
        3.3.2 精英保持策略第39-40页
        3.3.3 种群更新策略第40-43页
    3.4 自适应保持多样性多目标优化遗传算法第43-44页
    3.5 小结第44-46页
第4章 汽车动力传动系数学模型第46-60页
    4.1 发动机数学模型第46-49页
        4.1.1 发动机外特性第46-47页
        4.1.2 发动机万有特性第47-49页
        4.1.3 非稳定工况发动机特性第49页
    4.2 汽车传动系数学模型第49-57页
        4.2.1 离合器接合过程数学模型第50页
        4.2.2 变速器数学模型第50-55页
        4.2.3 汽车驱动桥效率模型第55页
        4.2.4 传动系效率和传动比模型第55-56页
        4.2.5 车辆系统惯量处理第56-57页
    4.3 汽车行驶阻力数学模型第57-59页
    4.4 小结第59-60页
第5章 汽车动力传动系多目标优化设计第60-76页
    5.1 决策变量确定第60-61页
    5.2 目标函数确定第61-72页
        5.2.1 汽车动力性能目标函数第62-63页
        5.2.2 汽车燃油经济性目标函数第63-66页
        5.2.3 汽车综合性能目标函数第66-72页
        5.2.4 汽车动力传动系优化目标函数确定第72页
    5.3 约束条件建立第72-74页
        5.3.1 动力约束条件第73页
        5.3.2 速比约束条件第73-74页
    5.4 汽车传动系参数多目标优化数学模型第74-75页
    5.5 小结第75-76页
第6章 多目标优化算法在汽车动力传动系参数优化中应用第76-90页
    6.1 个体编码与解码第76-77页
    6.2 个体适应度测度第77-81页
        6.2.1 适应度函数作用第77-78页
        6.2.2 适应度函数设计原则第78页
        6.2.3 基于pareto排序的适应度函数第78-81页
    6.3 遗传算子设计第81-83页
        6.3.1 选择算子设计第81-82页
        6.3.2 交叉算子设计第82页
        6.3.3 变异算子设计第82-83页
    6.4 控制参数选择第83页
    6.5 约束条件处理第83-89页
        6.5.1 约束处理技术第84-87页
        6.5.2 基于双群体差分进化算法的约束处理技术第87-89页
    6.6 小结第89-90页
第7章 汽车动力传动系参数优化实例第90-101页
    7.1 汽车动力传动系参数优化系统软件设计第90页
    7.2 汽车实例计算第90-100页
        7.2.1 所选车型主要性能参数第90-93页
        7.2.2 发动机特性的拟合第93-94页
        7.2.3 动力传动系统优化第94-100页
    7.3 小结第100-101页
第8章 总结与展望第101-103页
    8.1 总结第101-102页
    8.2 展望第102-103页
参考文献第103-111页
附录第111-113页
作者简介及科研成果第113-114页
致谢第114页

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