遗传算法及其在气动优化设计中的应用研究
第一章 绪 论 | 第1-18页 |
1.1 遗传算法 | 第10-12页 |
1.2 气动优化设计 | 第12-15页 |
1.3 论文的研究背景 | 第15-16页 |
1.4 论文的主要工作 | 第16-18页 |
第二章 遗传算法的基本原理和方法 | 第18-33页 |
2.1 标准遗传算法 | 第18-21页 |
2.1.1 遗传算法的优化机理 | 第18-19页 |
2.1.2 标准遗传算法的具体操作 | 第19-21页 |
2.2 遗传算法的基本原理 | 第21-25页 |
2.2.1 模式定理 | 第22-23页 |
2.2.2 积木块假设 | 第23页 |
2.2.3 收敛性 | 第23-24页 |
2.2.4 隐含并行性 | 第24页 |
2.2.5 性能评估手段 | 第24-25页 |
2.3 遗传算法的基本方法 | 第25-33页 |
2.3.1 制订编码方案 | 第26-27页 |
2.3.2 确定适应值函数 | 第27-28页 |
2.3.3 确定选择策略 | 第28-29页 |
2.3.4 设计交叉和变异操作 | 第29-32页 |
2.3.5 选取控制参数 | 第32-33页 |
第三章 遗传算法的优化模型 | 第33-49页 |
3.1 对标准遗传算法的改进 | 第33-39页 |
3.1.1 实数编码技术 | 第33-34页 |
3.1.2 排名选择机制 | 第34页 |
3.1.3 优选技术 | 第34-35页 |
3.1.4 动态惩罚 | 第35页 |
3.1.5 算法性能的测试与比较 | 第35-36页 |
3.1.6 遗传算法的全局性测试 | 第36-39页 |
3.2 混合遗传算法 | 第39-43页 |
3.2.1 混合遗传算法的基本思想 | 第39-40页 |
3.2.2 松散式混合遗传算法 | 第40-41页 |
3.2.3 紧密式混合遗传算法 | 第41-42页 |
3.2.4 算法性能的测试与比较 | 第42-43页 |
3.3 PARETO遗传算法 | 第43-49页 |
3.3.1 多目标优化的基本概念和方法 | 第43-44页 |
3.3.2 Pareto解与小生境 | 第44-46页 |
3.3.3 Pareto遗传算法 | 第46-47页 |
3.3.4 通用的多目标优化策略 | 第47-48页 |
3.3.5 算法性能的测试 | 第48-49页 |
第四章 气动分析方法 | 第49-53页 |
4.1 常用的气动分析方法 | 第49页 |
4.2 翼型的气动分析 | 第49-51页 |
4.3 机翼的气动分析 | 第51-52页 |
4.4 飞机的气动分析 | 第52-53页 |
第五章 气动优化设计及其结果 | 第53-69页 |
5.1 翼型的气动优化设计及结果 | 第53-60页 |
5.1.1 翼型的几何表示 | 第53-55页 |
5.1.2 翼型的优化设计 | 第55-57页 |
5.1.3 翼型设计结果 | 第57-60页 |
5.2 机翼的气动优化设计及结果 | 第60-65页 |
5.2.1 机翼的优化设计 | 第60-62页 |
5.2.2 机翼设计结果 | 第62-65页 |
5.3 飞机的气动优化设计及结果 | 第65-69页 |
5.3.1 飞机的优化设计 | 第66页 |
5.3.2 飞机设计结果 | 第66-69页 |
第六章 结 束 语 | 第69-72页 |
6.1 论文的创新点 | 第69-70页 |
6.2 主要体会 | 第70页 |
6.3 研究展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-78页 |
致谢 | 第78-79页 |
附录 遗传优化的基本特征 | 第79-81页 |
附图 | 第81-112页 |
攻读博士论文期间发表的论文 | 第112-113页 |
攻读博士论文期间所获的奖励 | 第113页 |