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基于粒子群算法和支持向量机的船舶结构优化

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 引言第12-13页
    1.2 结构优化算法研究进展第13-14页
    1.3 近似模型技术研究现状第14-16页
    1.4 本文研究内容第16-18页
第二章 粒子群算法第18-23页
    2.1 位置和速度更新公式第18-19页
    2.2 粒子群算法的流程第19-20页
    2.3 离散设计变量的处理第20页
    2.4 最大速度和速度重设策略第20页
    2.5 惯性权重第20-21页
    2.6 约束处理第21-22页
    2.7 本章小结第22-23页
第三章 支持向量机第23-33页
    3.1 支持向量机概述第23页
    3.2 统计学习理论和结构风险最小化第23-27页
        3.2.1 统计学习理论第24-25页
        3.2.2 结构风险最小化原则第25-27页
    3.3 用于回归问题的支持向量机模型第27-30页
    3.4 支持向量机的核函数第30-31页
    3.5 支持向量机工具箱第31-32页
        3.5.1 数据归一化第31页
        3.5.2 交叉验证方法第31-32页
    3.6 本章小结第32-33页
第四章 经典桁架结构优化第33-43页
    4.1 本章概述第33页
    4.2 十杆平面桁架第33-35页
        4.2.1 结构优化模型第33-34页
        4.2.2 优化参数设置第34页
        4.2.3 优化结果及分析第34-35页
    4.3 二十五杆空间桁架第35-38页
        4.3.1 结构优化模型第35-37页
        4.3.2 优化参数设置第37页
        4.3.3 优化结果及分析第37-38页
    4.4 七十二杆空间桁架第38-42页
        4.4.1 结构优化模型第38-40页
        4.4.2 优化参数设置第40-41页
        4.4.3 优化结果及分析第41-42页
    4.5 本章小结第42-43页
第五章 粒子群算法在船舶结构优化中的应用第43-57页
    5.1 本章概述第43页
    5.2 MATLAB 和有限元相结合的技术路径第43-45页
    5.3 船舶舱段结构模型第45-46页
        5.3.1 坐标规定第45页
        5.3.2 网格划分第45页
        5.3.3 边界条件第45-46页
        5.3.4 设计载荷第46页
    5.4 优化数学模型第46-50页
        5.4.1 设计变量第46-49页
        5.4.2 优化目标第49页
        5.4.3 约束条件第49-50页
    5.5 优化结果第50-53页
        5.5.1 设计变量第50-52页
        5.5.2 目标函数第52-53页
        5.5.3 约束条件第53页
    5.6 不同优化策略分析比较第53-56页
        5.6.1 惯性权重线性递减第53-54页
        5.6.2 压缩因子第54页
        5.6.3 计算结果第54-56页
    5.7 本章小结第56-57页
第六章 支持向量机近似模型的参数优化第57-68页
    6.1 参数选取概述第57-58页
    6.2 优化数学模型第58-59页
    6.3 优化技术路径第59-60页
    6.4 参数优化结果第60-62页
    6.5 基于遗传算法和粒子群算法的参数优化对比第62-63页
    6.6 优化参数和经验参数对比第63-64页
    6.7 响应面和径向基神经网络近似模型对比第64-66页
        6.7.1 响应面近似模型第64-65页
        6.7.2 径向基神经网络第65页
        6.7.3 精度对比第65-66页
    6.8 本章小结第66-68页
第七章 基于支持向量机近似模型的船舶结构优化第68-74页
    7.1 技术路径第68-69页
    7.2 优化算法参数设置第69-70页
    7.3 优化结果第70-72页
        7.3.1 设计变量第70-71页
        7.3.2 目标函数第71-72页
    7.4 有限元结果对比第72-73页
    7.5 本章小结第73-74页
第八章 结束语第74-77页
    8.1 主要工作与创新点第74-75页
    8.2 后续研究工作第75-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-82页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第82页

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