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既有线平面线形参数优化估计研究及CAD系统开发

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-19页
    1.1 研究的背景和意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 线路CAD技术第10页
        1.1.3 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 线路CAD系统发展概况第11-13页
        1.2.2 线元识别分段研究现状第13-17页
    1.3 主要研究思路和研究内容第17页
    1.4 论文结构第17-19页
2 平面线形概论、研究目标及计算机辅助系统概述第19-31页
    2.1 平面线形组合类型第19-23页
        2.1.1 平面线形原理概述第19-22页
        2.1.2 平面线形组合模型第22-23页
    2.2 系统模块设计目标及流程第23-27页
        2.2.1 系统模块设计目标第23-24页
        2.2.2 系统模块实用性分析第24-26页
        2.2.3 平面线形参数估计优化系统流程图第26-27页
    2.3 计算机辅助工具系统开发第27-30页
        2.3.1 Microsoft Visual C++数据库访问技术第27-29页
        2.3.2 AutoCAD二次开发技术第29-30页
    2.4 本章小节第30-31页
3 基于正交拟合曲率算法的线元识别第31-44页
    3.1 基于正交最小二乘原理的线形拟合模型第31-34页
        3.1.1 正交最小二乘原理第31-32页
        3.1.2 正交最小二乘拟合直线参数第32-33页
        3.1.3 正交最小二乘拟合圆曲线参数第33-34页
        3.1.4 缓和曲线参数计算模型第34页
    3.2 基于法线偏差的拟合投影偏距第34-35页
    3.3 改进的线元识别算法第35-43页
        3.3.1 五点正交拟合曲率法第35-39页
        3.3.2 线元判别算法精度验证第39-43页
    3.4 本章小节第43-44页
4 结合智能算法的线形迭代优化模型第44-68页
    4.1 线形优化模型、系统管理及约束条件第44-51页
        4.1.1 线形优化模型第44-47页
        4.1.2 系统模块组织管理第47-50页
        4.1.3 线形条件约束第50-51页
    4.2 改进的模拟退火算法第51-58页
        4.2.1 人工智能算法第51-55页
        4.2.2 基于线形迭代优化的智能算法选择与改进第55-58页
    4.3 基于改进模拟退火算法的平面线形参数优化估计第58-67页
        4.3.1 基于改进模拟退火算法的线形迭代优化模型第58-62页
        4.3.2 改进SA与基本搜索算法结果有效性对比验证第62-67页
    4.4 本章小节第67-68页
5 实例分析第68-77页
    5.1 系统概况第68-69页
        5.1.1 系统运行环境第68页
        5.1.2 系统主菜单(平面优化模块)第68-69页
    5.2 算例分析第69-77页
        5.2.1 项目背景第69-70页
        5.2.2 线形拟合分段结果分析第70-72页
        5.2.3 基于改进SA的整体优化结果分析第72-77页
6 研究结论与展望第77-79页
    6.1 结论第77-78页
    6.2 展望第78-79页
参考文献第79-84页
攻读硕士学位期间主要的研究成果目录第84-85页
致谢第85页

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