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碳纤维牵伸过程的双向智能优化模型

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碳纤维牵伸过程的双向智能优化模型
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
  · 研究背景及意义第10-13页
    · 碳纤维生产工艺第11-13页
    · 研究意义第13页
  · 国内外研究现状第13-15页
    · 碳纤维牵伸环节正向预测模型国内外研究现状第14页
    · 碳纤维牵伸环节逆向优化模型国内研究现状第14-15页
  · 论文的研究内容和创新点第15-16页
  · 论文的章节安排第16-17页
第二章 机器学习与智能算法的简要综述第17-25页
  · 引言第17页
  · 数据驱动建模第17-18页
  · 最小二乘支持向量机第18-19页
  · 粒子群优化算法第19-20页
  · 多目标优化问题第20-23页
    · 多目标优化问题的数学模型第21-22页
    · Pareto最优解第22-23页
  · NSGA-Ⅱ算法第23-24页
  · 小结第24-25页
第三章 基于幂律法则的PSO优化LS-SVM正向预测模型第25-36页
  · 引言第25页
  · 基于幂律法则的算法改进第25-30页
    · 数据预处理第25-26页
    · PSO优化LS-SVM建模第26-27页
    · 基于幂律法则对PSO算法改进第27-30页
  · 实验仿真与结果分析第30-35页
    · 仿真实验第30-33页
    · 结果分析第33-35页
  · 小结第35-36页
第四章 基于KINSGA-Ⅱ的逆向优化模型第36-50页
  · 引言第36页
  · NSGA-Ⅱ多目标优化算法基本思想第36-37页
  · 基于K-means聚类和反比例分布的KINSGA-Ⅱ算法第37-41页
    · 全局最优引导算子的选取第37-39页
    · 初始种群多样性分布第39-40页
    · KINSGA-II详细算法第40-41页
  · KINSGA-Ⅱ算法对测试函数的仿真结果与讨论第41-45页
    · 仿真参数设置第42页
    · 仿真对比分析第42-45页
  · KINSGA-Ⅱ算法对牵伸环节的仿真结果与讨论第45-49页
    · 仿真参数设置第45-46页
    · 仿真对比分析第46-49页
  · 小结第49-50页
第五章 碳纤维牵伸环节的双向优化可视化平台第50-62页
  · 引言第50页
  · 双向智能优化模型的构成第50-51页
  · 可视化平台的设计步骤第51页
  · 可视化平台的制作步骤第51-56页
  · 可视化平台的实现第56-61页
    · 数据选择界面的实现第56-58页
    · 性能预测界面的实现第58-60页
    · 工艺优化界面的实现第60-61页
  · 小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
  · 总结第62-63页
  · 展望第63-64页
参考文献第64-71页
致谢第71-72页
附录:攻读硕士期间发表的论文和参与的项目第72页

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