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 |