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改进自适应遗传算法在防爆高能电机优化设计中的应用

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改进自适应遗传算法在防爆高能电机优化设计中的应用
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-11 页
第1章 绪论第11-15 页
  · 本课题的目的和研究意义第11 页
  · 电机优化技术的发展情况第11-13 页
  · 本论文研究的主要内容第13-15 页
第2章 遗传算法第15-26 页
  · 遗传算法简介第15-16 页
  · 遗传算法的寻优过程第16-21 页
  · 遗传算法的数学理论基础第21-25 页
    · 模式定理第22 页
    · 积木块假设第22-23 页
    · 收敛性第23 页
    · 隐含并行性第23 页
    · 性能评估手段第23-25 页
  · 本章小结第25-26 页
第3章 改进自适应遗传算法的实际应用第26-46 页
  · 电机优化数学模型建立的理论基础第26-29 页
  · 防爆高能电机优化设计的数学模型第29-35 页
    · 初优化设计变量的选取和处理第29-32 页
    · 优化设计目标函数的选择第32-33 页
    · 约束条件的设定第33-34 页
    · 增广目标函数的设定第34-35 页
  · 自适应遗传算法的引入和改进第35-45 页
    · 自适应遗传算法的引入第35-36 页
    · 多轮进化遗传算法第36-37 页
    · 自变量编码方法的改进第37-39 页
    · 初始群体数量的确定第39-40 页
    · 初始电机方案群体的产生第40-42 页
    · 选择算子的改进第42-43 页
    · 交叉算子和变异算子的改进第43-45 页
  · 文章小结第45-46 页
第4章 优化计算与结果分析第46-50 页
  · 基本参数的设定第46 页
  · 优化结果对比第46-48 页
  · 优化结果分析第48-49 页
  · 本章小结第49-50 页
结论第50-51 页
参考文献第51-54 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第54-55 页
致谢第55 页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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