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基于遗传算法进行管箱式翅片管换热器优化设计方法的研究

第一章 绪论第1-19页
   ·课题介绍第11-12页
   ·文献综述第12-17页
   ·论文选题的目的和意义第17-18页
   ·论文工作简述第18-19页
第二章 换热器优化设计理论与管箱式翅片管换热器的热工设计第19-34页
   ·最优化方法的数学描述第19页
   ·换热器优化设计的一般结构第19-21页
   ·管箱式翅片管换热器热工设计概述第21页
   ·管箱式翅片管换热器性能核算步骤第21-22页
   ·管箱式翅片管换热器工艺计算第22-34页
     ·几何变量和工艺参数第22-23页
     ·传热计算第23-31页
     ·压降计算第31-34页
第三章 遗传算法理论第34-48页
   ·简介第34-36页
   ·遗传算法基本理论第36-45页
     ·编码第36-38页
     ·适应度函数第38-39页
     ·遗传操作算子第39-45页
   ·遗传算法的优越性第45-48页
第四章 遗传算法进行管箱式翅片管换热器单目标优化设计第48-67页
   ·设计变量编码及遗传算法运行参数设定第48-50页
     ·设计变量编码第48-49页
     ·遗传算法的运行参数第49-50页
   ·种群初始化第50-52页
   ·适应度函数第52-54页
   ·遗传算子第54-56页
     ·选择算子第54页
     ·最优保存策略第54-55页
     ·交叉和变异第55-56页
   ·管箱式翅片管换热器单目标遗传算法算例一第56-61页
     ·算例说明第56-58页
     ·优化结果第58-61页
   ·影响遗传算法效率的因素第61-65页
     ·运行参数的影响第61-63页
     ·遗传算子的影响第63-65页
   ·管箱式翅片管换热器单目标遗传算法算例二第65-67页
第五章 遗传算法进行管箱式翅片管换热器多目标优化设计第67-81页
   ·遗传算法多目标优化问题第67-74页
     ·多目标优化问题的数学模型第67-68页
     ·多目标优化的Pareto最优解第68-69页
     ·求解多目标优化问题的遗传算法第69-70页
     ·稳态分级遗传算法第70-74页
   ·管箱式翅片管换热器多目标优化模型第74-75页
   ·管箱式翅片管换热器多目标遗传算法设计第75-77页
     ·设计变量编码及种群初始化第75页
     ·多目标优化的遗传算子第75-77页
   ·管箱式翅片管换热器多目标遗传算法实例第77-81页
     ·多目标优化结果第77-78页
     ·种群规模的影响第78页
     ·摄动的影响第78-80页
     ·小结第80-81页
第六章 结论第81-83页
参考文献第83-86页
致 谢第86-87页
攻读学位期间发表的学术论文目录第87页

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