多学科协同优化中不确定性及多目标性研究

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多学科协同优化中不确定性及多目标性研究

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多学科协同优化中不确定性及多目标性研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
目录	第9-12页
第1章绪论	第12-32页
1.1 研究背景及意义	第12-13页
1.2 多学科优化发展概述	第13-21页
1.3 MDO主要研究内容	第21-29页
1.4 本文的主要工作	第29-32页
第2章协同优化方法的改进策略	第32-56页
2.1 引言	第32页
2.2 协同优化方法描述	第32-34页
2.3 基于遗传算法的CO方法	第34-41页
2.3.1 不可行度和阈值	第35页
2.3.2 阈值调节参数的选取	第35-36页
2.3.3 算法的实现步骤	第36-37页
2.3.4 工程算例	第37-41页
2.4 基于两阶段优化的SCO方法	第41-54页
2.4.1 学科间不一致信息	第41-42页
2.4.2 全局优化阶段	第42-46页
2.4.3 局部优化阶段	第46-47页
2.4.4 三种CO方法的几何特性分析	第47-50页
2.4.5 算例	第50-54页
2.5 本章小结	第54-56页
第3章基于协同优化的MDO不确定性建模	第56-70页
3.1 引言	第56页
3.2 不确定性因素的来源及管理	第56-59页
3.3 简化的基于IUP的鲁棒协同优化模型	第59-64页
3.3.1 模型表示形式	第60-61页
3.3.2 模型结构的合理性	第61-64页
3.4 算例验证	第64-69页
3.5 本章小结	第69-70页
第4章鲁棒协同优化模型求解方法的研究	第70-94页
4.1 引言	第70页
4.2 基于循环遍历的RCO求解方法	第70-78页
4.2.1 求解方法描述	第70-72页
4.2.2 循环遍历数的设置	第72-73页
4.2.3 工程算例	第73-78页
4.3 基于NSGA-Ⅱ的RCO求解方法	第78-83页
4.3.1 NSGA-Ⅱ算法流程	第78-79页
4.3.2 遗传算子的选取	第79-80页
4.3.3 RCO中非支配级排序	第80-81页
4.3.4 算法的实现步骤	第81页
4.3.5 工程算例	第81-83页
4.4 改进的基于NSGA-Ⅱ的RCO求解方法	第83-91页
4.4.1 可行性阈值的设置	第83-85页
4.4.2 早熟现象的避免	第85页
4.4.3 学科间一致性的收敛特性	第85-87页
4.4.4 算法的实现步骤	第87-89页
4.4.5 工程算例	第89-91页
4.5 基于循环遍历和NSGA-Ⅱ的RCO方法比较	第91-92页
4.6 本章小结	第92-94页
第5章基于线性物理规划的MOCO方法	第94-108页
5.1 引言	第94页
5.2 线性物理规划描述	第94-96页
5.3 一致性目标函数的转换	第96-98页
5.3.1 最近距离转换形式	第96-98页
5.3.2 松弛距离转换形式	第98页
5.4 基于LPP的表示式	第98-100页
5.5 基于LPP的MOCO实现步骤	第100页
5.6 工程算例	第100-106页
5.6.1 数学模型	第101-104页
5.6.2 优化结果分析	第104-106页
5.7 本章小结	第106-108页
第6章基于多目标进化算法的MOCO方法	第108-122页
6.1 引言	第108页
6.2 基于NSGA-Ⅱ的MOCO方法	第108-113页
6.2.1 约束的处理	第109页
6.2.2 初始种群的生成	第109-111页
6.2.3 目标函数优先级的设置	第111-112页
6.2.4 Pareto最优解返回值的选取	第112-113页
6.3 工程算例	第113-119页
6.3.1 子学科优化初始种群的生成	第115-116页
6.3.2 初始种群和第二优先级可行性阈值的效果分析	第116页
6.3.3 优化结果分析	第116-119页
6.4 基于LPP和NSGA-Ⅱ的MOCO方法比较	第119-120页
6.5 本章小结	第120-122页
第7章结论与展望	第122-126页
7.1 结论	第122-123页
7.2 展望	第123-126页
参考文献	第126-136页
致谢	第136-138页
攻读博士学位期间所做的主要工作	第138-140页
作者简历	第140页

本篇论文共140页，点击这进入下载页面。

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