基于改进SFLA的高层建筑幕墙风振可靠性研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 点支式玻璃幕墙抗风研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 幕墙可靠性研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 现代人工智能优化方法简介 | 第14-17页 |
| 1.4.1 遗传算法 | 第15页 |
| 1.4.2 粒子群优化算法 | 第15-16页 |
| 1.4.3 蚁群算法 | 第16页 |
| 1.4.4 模拟退火算法 | 第16-17页 |
| 1.5 新发展的现代仿生搜寻算法 | 第17-18页 |
| 1.5.1 人工蜂群算法 | 第17页 |
| 1.5.2 猴群算法 | 第17-18页 |
| 1.5.3 混合蛙跳算法 | 第18页 |
| 1.6 混合蛙跳算法研究的国内外现状 | 第18-19页 |
| 1.7 改进SFLA算法的研究 | 第19-20页 |
| 1.8 论文主要工作 | 第20-21页 |
| 第2章 混合蛙跳算法及其改进研究 | 第21-40页 |
| 2.1 算法简介 | 第21-24页 |
| 2.2 对蛙跳算法的几种典型改进 | 第24-25页 |
| 2.2.1 局部寻优策略改进 | 第24页 |
| 2.2.2 较差适应度值青蛙改良策略的改进 | 第24-25页 |
| 2.2.3 自适应混合蛙跳算法 | 第25页 |
| 2.3 基本信息熵理论 | 第25-27页 |
| 2.3.1 信息熵的概念 | 第25-26页 |
| 2.3.2 最大熵的基本准则 | 第26-27页 |
| 2.4 基于信息熵对基本蛙跳算法的改进 | 第27-34页 |
| 2.4.1 对种群多样性适应值进行信息熵度量 | 第28-30页 |
| 2.4.2 蛙群参数自适应的调节机制 | 第30-32页 |
| 2.4.3 基于信息熵改进的蛙跳算法的思想 | 第32-33页 |
| 2.4.4 引入信息熵的平均值选择后的蛙跳算法 | 第33-34页 |
| 2.5 函数测试及其结果分析 | 第34-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 幕墙结构可靠性分析 | 第40-52页 |
| 3.1 幕墙结构可靠性简介 | 第40-41页 |
| 3.2 极限状态理论 | 第41页 |
| 3.3 结构失效状态方式 | 第41-45页 |
| 3.4 幕墙结构的可靠性分析 | 第45-47页 |
| 3.5 理论分析 | 第47-51页 |
| 3.5.1 幕墙破坏强度R的概率分布模型 | 第47页 |
| 3.5.2 玻璃幕墙的风荷载 | 第47-48页 |
| 3.5.3 幕墙风荷载概率的分布模型 | 第48-49页 |
| 3.5.4 结构应力信息熵理论 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 改进的混合蛙跳算法应用分析 | 第52-62页 |
| 4.1 基于平均值改进的蛙跳算法流程 | 第52页 |
| 4.2 基于信息熵及平均值混合蛙跳算法模型 | 第52-54页 |
| 4.3 改进算法在算例中的应用 | 第54-61页 |
| 4.3.1 改进后的混合蛙跳算法算例应用 | 第54-58页 |
| 4.3.2 算例分析 | 第58-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第71-72页 |
