随钻测量的钻进多参数多目标优化研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第7页 |
| 1.2 钻进参数优化的发展过程与现状 | 第7-9页 |
| 1.3 存在的问题 | 第9页 |
| 1.4 主要研究内容和章节安排 | 第9-11页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 多目标优化问题概述 | 第11-21页 |
| 2.1 多目标优化问题的基本概念 | 第11-12页 |
| 2.2 多目标优化问题的求解方法 | 第12-16页 |
| 2.2.1 传统多目标优化方法 | 第12-13页 |
| 2.2.2 智能多目标优化算法 | 第13-16页 |
| 2.3 多目标优化算法的性能评价指标和测试函数 | 第16-20页 |
| 2.3.1 性能评价指标 | 第16-17页 |
| 2.3.2 测试函数 | 第17-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 随钻测量的钻进多参数多目标优化模型建立 | 第21-35页 |
| 3.1 钻进模型 | 第21-28页 |
| 3.1.1 机械钻速模型 | 第21-25页 |
| 3.1.2 钻头磨损模型 | 第25-27页 |
| 3.1.3 机械比能模型 | 第27-28页 |
| 3.2 钻进多参数单目标优化模型 | 第28-29页 |
| 3.3 钻进多参数多目标优化模型 | 第29-30页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第29页 |
| 3.3.2 决策变量 | 第29-30页 |
| 3.3.3 约束条件 | 第30页 |
| 3.4 反演法实时建立钻进多参数多目标优化模型 | 第30-34页 |
| 3.4.1 以往求解模型系数的方法 | 第30-31页 |
| 3.4.2 反演法实时求解模型系数 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 多目标粒子群算法的改进设计 | 第35-47页 |
| 4.1 单目标粒子群算法 | 第35-38页 |
| 4.1.1 基本粒子群算法 | 第35-36页 |
| 4.1.2 标准粒子群算法 | 第36-37页 |
| 4.1.3 算法中参数的设置 | 第37-38页 |
| 4.2 多目标粒子群算法 | 第38页 |
| 4.3 改进的多目标粒子群算法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 改进策略 | 第38-39页 |
| 4.3.2 改进算法的具体实现 | 第39-41页 |
| 4.4 改进算法的测试 | 第41-46页 |
| 4.4.1 测试环境 | 第41-42页 |
| 4.4.2 测试结果分析 | 第42-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 随钻测量的钻进多参数多目标优化实例分析 | 第47-53页 |
| 5.1 优化问题描述 | 第47页 |
| 5.2 模型系数的求取 | 第47-49页 |
| 5.3 改进算法的参数设置 | 第49-51页 |
| 5.3.1 种群规模和外部集规模 | 第49-50页 |
| 5.3.2 最大迭代次数 | 第50-51页 |
| 5.4 优化结果与分析 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 结论 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第59-60页 |
