多目标优化算法及其在航电健康管理系统中应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 多目标优化问题的研究与应用情况 | 第11-12页 |
| 1.3 测试选择问题的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容及其组织结构 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 多目标优化方法研究 | 第15-27页 |
| 2.1 多目标优化问题及PARETO最优理论 | 第15-17页 |
| 2.2 常见多目标优化算法介绍 | 第17-25页 |
| 2.2.1 多目标遗传算法 | 第18页 |
| 2.2.2 非支配排序遗传算法 | 第18-21页 |
| 2.2.3 PARETO强度进化算法 | 第21-23页 |
| 2.2.4 PARETO存档进化策略 | 第23-24页 |
| 2.2.5 常见多目标优化算法的比较 | 第24-25页 |
| 2.3 优化结果的评价准则 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 测试选择问题及其多目标优化分析 | 第27-37页 |
| 3.1 测试选择问题概述 | 第27-29页 |
| 3.1.1 测试选择问题介绍 | 第27-28页 |
| 3.1.2 测试选择问题的优化指标分析 | 第28-29页 |
| 3.2 基于故障字典技术的测试选择方法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 整数编码故障字典的构建 | 第30-31页 |
| 3.2.2 常用的测试选择方法 | 第31-32页 |
| 3.3 基于测试选择优化的故障诊断技术 | 第32-36页 |
| 3.3.1 常见的故障诊断方法 | 第33页 |
| 3.3.2 基于复合模型的故障诊断方法 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于混沌多目标粒子群算法的测试选择方法 | 第37-51页 |
| 4.1 粒子群优化算法及其改进 | 第37-40页 |
| 4.1.1 具有惯性系数的粒子群优化算法 | 第38-39页 |
| 4.1.2 离散粒子群优化算法 | 第39-40页 |
| 4.2 混沌多目标粒子群优化算法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 编码方式 | 第40-41页 |
| 4.2.2 目标值选择 | 第41-42页 |
| 4.2.3 混沌变异机制 | 第42-44页 |
| 4.2.4 PARETO记录集更新及选择原则 | 第44页 |
| 4.2.5 算法步骤及流程 | 第44页 |
| 4.3 算法仿真实验及结果分析 | 第44-50页 |
| 4.3.1 混沌机制的有效性验证实验 | 第45-47页 |
| 4.3.2 算法有效性及性能对比实验 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 测试选择及故障诊断软件的设计与验证 | 第51-64页 |
| 5.1 任务需求分析 | 第51页 |
| 5.2 软件总体设计 | 第51-52页 |
| 5.3 测试选择模块设计 | 第52-53页 |
| 5.4 实时监测模块设计 | 第53-57页 |
| 5.4.1 主线程 | 第54-56页 |
| 5.4.2 CONNECTPROC线程 | 第56页 |
| 5.4.3 MONITORPROC线程 | 第56-57页 |
| 5.5 故障诊断模块设计 | 第57-60页 |
| 5.6 数据库设计 | 第60-62页 |
| 5.7 对比验证实验 | 第62-63页 |
| 5.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第70-71页 |
