| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 优化算法及汽车轻量化的研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 优化算法研究概述 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于代理模型的汽车轻量化优化设计研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 EGO算法的应用及研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 EGO算法的理论概述 | 第21-35页 |
| 2.1 试验设计方法 | 第21-22页 |
| 2.2 单目标EGO算法理论概述 | 第22-27页 |
| 2.2.1 Kriging模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 期望增量策略 | 第24-27页 |
| 2.3 多目标EGO算法理论概述 | 第27-33页 |
| 2.3.1 多目标优化问题定义 | 第27-28页 |
| 2.3.2 多目标EGO全局优化算法基本框架 | 第28-29页 |
| 2.3.3 多目标期望增量函数 | 第29-33页 |
| 2.4 基于期望增量策略的约束处理方法 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 单目标EGO算法的改进及轻量化应用 | 第35-46页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 单目标EGO算法的并行策略研究 | 第35-37页 |
| 3.3 并行后的单目标EGO算法的测试及分析 | 第37-42页 |
| 3.3.1 数值算例 | 第37-38页 |
| 3.3.2 测试结果及分析 | 第38-42页 |
| 3.4 并行单目标EGO算法于汽车轻量化中的应用 | 第42-45页 |
| 3.4.1 TRB帽型梁结构的几何特征 | 第42-43页 |
| 3.4.2 TRB帽型梁优化设计 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 多目标EGO算法的改进及轻量化应用 | 第46-68页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 多目标EGO算法的并行改进 | 第46-50页 |
| 4.2.1 基于“克里金信任”策略对多目标EGO算法的并行改进 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于“多起点局部最优策略”对多目标EGO算法的并行改进 | 第48-49页 |
| 4.2.3 NSGA-Ⅱ的外部嵌套 | 第49页 |
| 4.2.4 评价指标 | 第49页 |
| 4.2.5 收敛准则 | 第49-50页 |
| 4.3 改进后的多目标EGO算法的测试及分析 | 第50-60页 |
| 4.3.1 数值算例 | 第51-52页 |
| 4.3.2 测试结果及分析 | 第52-60页 |
| 4.4 改进后多目标EGO算法于汽车轻量化中的应用 | 第60-67页 |
| 4.4.1 TRB帽型梁三点弯吸能特性的优化设计 | 第61-64页 |
| 4.4.2 TRBB柱优化设计 | 第64-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第78页 |
