| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第12-14页 |
| 缩略语对照表 | 第14-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 论文课题背景及研究意义 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第19-22页 |
| 1.2.1 虚拟装配技术发展概述 | 第19-20页 |
| 1.2.2 装配序列规划发展概述 | 第20-22页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-25页 |
| 第二章 盾体装配与模型分析 | 第25-51页 |
| 2.1 盾构机发展概述 | 第25-30页 |
| 2.1.1 盾构机的分类 | 第25-27页 |
| 2.1.2 盾构机的选型流程 | 第27-30页 |
| 2.2 装配信息模型简介 | 第30-35页 |
| 2.2.1 装配信息模型 | 第30-35页 |
| 2.2.2 装配规划中非信息模型 | 第35页 |
| 2.3 盾体的基本构造 | 第35-49页 |
| 2.3.1 盾体装配关系矩阵 | 第40-46页 |
| 2.3.2 盾体装配序列评价 | 第46-48页 |
| 2.3.3 装配序列综合评价 | 第48-49页 |
| 2.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第三章 粒子群结合万有引力算法的装配序列优化 | 第51-77页 |
| 3.1 经典粒子群算法 | 第51-60页 |
| 3.1.1 粒子群算法原理 | 第51-54页 |
| 3.1.2 粒子群算法流程 | 第54-55页 |
| 3.1.3 粒子群算法流程图示 | 第55页 |
| 3.1.4 粒子群算法收敛性分析 | 第55-60页 |
| 3.2 离散粒子群算法 | 第60-65页 |
| 3.2.1 离散粒子群优化算法原理与求解 | 第60-64页 |
| 3.2.2 离散粒子群智能优化算法装配流程 | 第64-65页 |
| 3.2.3 离散粒子群智能优化算法步骤 | 第65页 |
| 3.3 面向装配序列优化的DPSO-GSA算法 | 第65-75页 |
| 3.3.1 装配过程中的稳定性 | 第65-66页 |
| 3.3.2 DPSO-GSA优化算法 | 第66-74页 |
| 3.3.3 离散粒子群-引力搜索算法流程与步骤 | 第74-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第四章 DPSO-GSA算法参数仿真 | 第77-113页 |
| 4.1 常用标准测试函数介绍 | 第77-82页 |
| 4.2 DPSO-GSA算法参数仿真 | 第82-105页 |
| 4.2.1 参数设置研究 | 第82-83页 |
| 4.2.2 参数测试仿真 | 第83-91页 |
| 4.2.3 算法测试仿真 | 第91-105页 |
| 4.3 DPSO-GSA算法在盾体装配序列规划中的应用 | 第105-111页 |
| 4.3.1 盾体装配实例 | 第105-108页 |
| 4.3.2 DPSO-GSA算法在盾体装配序列规划中的应用 | 第108-111页 |
| 4.4 本章小结 | 第111-113页 |
| 第五章 总结与展望 | 第113-115页 |
| 5.1 研究结论与总结 | 第113页 |
| 5.2 研究展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-119页 |
| 致谢 | 第119-121页 |
| 作者简介 | 第121-122页 |