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基于智能优化算法的变循环发动机性能寻优
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基于智能优化算法的变循环发动机性能寻优
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-12页
第一章 绪论第12-18页
　　1.1 变循环发动机的特点及研究意义第12-14页
　　　　1.1.1 变循环发动机的发展历史第12-13页
　　　　1.1.2 变循环发动机的军事需求和发展方向第13-14页
　　1.2 变循环发动机性能寻优第14-16页
　　　　1.2.1 国外研究现状第14页
　　　　1.2.2 国内研究现状第14-16页
　　1.3 智能优化算法的改进第16-17页
　　1.4 本文的主要研究工作第17页
　　1.5 本文的内容安排第17-18页
第二章 几种智能优化算法的收敛性分析第18-34页
　　2.1 引言第18页
　　2.2 粒子群优化算法第18-22页
　　　　2.2.1 粒子群优化算法基本原理第19-20页
　　　　2.2.2 粒子群优化算法基本流程第20页
　　　　2.2.3 粒子群优化算法收敛性分析第20-22页
　　2.3 人工蜂群优化算法第22-26页
　　　　2.3.1 人工蜂群优化算法基本原理第22-23页
　　　　2.3.2 人工蜂群优化算法基本流程第23-25页
　　　　2.3.3 人工蜂群优化算法收敛性分析第25-26页
　　2.4 教与学优化算法第26-33页
　　　　2.4.1 教与学优化算法基本原理第26-28页
　　　　2.4.2 教与学优化算法流程第28-29页
　　　　2.4.3 教与学优化算法收敛性分析第29-33页
　　2.5 本章小结第33-34页
第三章 教与学优化算法的改进及仿真验证第34-46页
　　3.1 TLBO算法改进方法研究现状第34-36页
　　3.2 改进的教与学优化算法第36-38页
　　　　3.2.1 MTLBO算法改进思想第36页
　　　　3.2.2 MTLBO算法基本步骤第36-38页
　　3.3 MATLAB仿真验证第38-45页
　　3.4 本章小结第45-46页
第四章 基于MTLBO算法的变循环发动机性能寻优控制第46-60页
　　4.1 引言第46页
　　4.2 变循环发动机部件级数学模型介绍第46-47页
　　4.3 多变量优化程序第47-49页
　　4.4 教学因子参数设定对优化结果影响第49-55页
　　　　4.4.1 最大推力寻优第49-53页
　　　　　　4.4.1.1 双外涵模式第50-51页
　　　　　　4.4.1.2 单外涵模式第51-53页
　　　　4.4.2 最小耗油率寻优第53-55页
　　　　　　4.4.2.1 双外涵模式第53-54页
　　　　　　4.4.2.2 单外涵模式第54-55页
　　4.5 MTLBO算法与遗传算法在PSC的应用第55-58页
　　　　4.5.1 参数设置第56页
　　　　4.5.2 仿真结果与分析第56-58页
　　4.6 本章小结第58-60页
第五章 总结与展望第60-62页
　　5.1 总结第60页
　　5.2 展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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