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满意优化原理及其在机械工程领域中的应用研究 |
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论文目录 |
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第1章 绪论 | 第1-25页 | 1.1 问题的提出 | 第15页 | 1.2 最优与满意 | 第15-22页 | 1.2.1 优化理论研究综述 | 第15-20页 | 1.2.2 优化理论的局限性 | 第20-22页 | 1.2.3 满意度原理提出的必然性和必要性 | 第22页 | 1.3 机械设计中的满意优化问题 | 第22-23页 | 1.4 本文的研究目标和主要内容 | 第23-25页 | 第2章 满意度原理的概念和理论框架 | 第25-42页 | 2.1 令人满意准则的提出 | 第25-26页 | 2.2 满意度原理研究综述 | 第26-32页 | 2.2.1 满意度原理的发展阶段 | 第26-27页 | 2.2.2 代表性工作 | 第27-28页 | 2.2.3 基本概念 | 第28-31页 | 2.2.4 其他工作 | 第31页 | 2.2.5 满意度原理研究的发展趋势 | 第31-32页 | 2.3 广义满意度原理的理论框架 | 第32-41页 | 2.3.1 满意的内涵 | 第32页 | 2.3.2 广义满意度原理 | 第32-35页 | 2.3.3 满意度原理的基本概念 | 第35-38页 | 2.3.4 满意度原理研究的范畴 | 第38-39页 | 2.3.5 满意度函数的表示和满意度的获取 | 第39页 | 2.3.6 满意度原理的知识体系 | 第39-40页 | 2.3.7 满意度原理的意义 | 第40-41页 | 2.4 小结 | 第41-42页 | 第3章 满意度原理的理论体系 | 第42-67页 | 3.1 满意度原理的研究对象和研究方法 | 第42-43页 | 3.1.1 满意度原理的研究对象 | 第42-43页 | 3.1.2 满意度原理的研究方法 | 第43页 | 3.2 满意解的表示 | 第43-45页 | 3.2.1 满意解的量化表示法 | 第44页 | 3.2.2 满意解的非量化表示法 | 第44-45页 | 3.3 满意度(函数)的表示 | 第45-48页 | 3.3.1 单调减函数(戒上型) | 第45-47页 | 3.3.2 单调增函数(戒下型) | 第47-48页 | 3.4 满意度及其集合的运算 | 第48-54页 | 3.4.1 满意度及满意水平的运算 | 第49-54页 | 3.4.2 满意度集及满意水平集的运算 | 第54页 | 3.5 满意解的存在性判断 | 第54-56页 | 3.6 满意度和满意解及其集合间的关系 | 第56-59页 | 3.7 满意度原理的特点 | 第59-60页 | 3.8 满意度原理和最优化理论的对比 | 第60-61页 | 3.8.1 应用领域 | 第60页 | 3.8.2 使用方法 | 第60页 | 3.8.3 发展前景 | 第60-61页 | 3.9 满意度原理与计算智能 | 第61-64页 | 3.9.1 计算智能与智能计算 | 第61-63页 | 3.9.2 满意度原理与计算智能 | 第63页 | 3.9.3 满意度原理与模糊数学 | 第63页 | 3.9.4 满意度原理与神经网络 | 第63-64页 | 3.9.5 满意度原理与遗传算法 | 第64页 | 3.10 满意度原理和其他学科的关系 | 第64-66页 | 3.10.1 满意度原理与计算理论 | 第64-65页 | 3.10.2 满意度原理与认知理论 | 第65-66页 | 3.10.3 满意度原理与决策科学 | 第66页 | 3.11 小结 | 第66-67页 | 第4章 满意度原理的应用 | 第67-90页 | 4.1 概述 | 第67页 | 4.2 满意问题的一般求解过程 | 第67-68页 | 4.3 问题识别和模型建立 | 第68-73页 | 4.3.1 收集整理信息 | 第69页 | 4.3.2 确定备选解集 | 第69-70页 | 4.3.3 建立问题的目标 | 第70-71页 | 4.3.4 确定问题的独立变量 | 第71页 | 4.3.5 确定问题的约束限制条件 | 第71-72页 | 4.3.6 建立问题的求解模型 | 第72-73页 | 4.3.7 对问题进行归类 | 第73页 | 4.4 满意度函数的建立 | 第73-76页 | 4.4.1 基于目标函数的直接法 | 第73-74页 | 4.4.2 按照解的搜索代价建立满意度函数 | 第74-75页 | 4.4.3 利用模糊逻辑构造满意度函数 | 第75-76页 | 4.4.4 利用神经网络确定满意度函数 | 第76页 | 4.5 满意问题的求解策略 | 第76-77页 | 4.6 满意度原理的应用领域 | 第77-89页 | 4.6.1 以满意替代最优 | 第77页 | 4.6.2 满意优化 | 第77-78页 | 4.6.3 满意控制 | 第78-80页 | 4.6.4 满意决策 | 第80-81页 | 4.6.5 满意任务调度 | 第81-82页 | 4.6.6 满意资源分配 | 第82页 | 4.6.7 其他应用 | 第82-89页 | 4.7 小结 | 第89-90页 | 第5章 满意优化理论 | 第90-101页 | 5.1 满意优化问题 | 第90页 | 5.1.1 概述 | 第90页 | 5.1.2 满意优化的应用范畴 | 第90页 | 5.2 单目标满意优化 | 第90-91页 | 5.3 多目标满意优化 | 第91-97页 | 5.3.1 多目标优化问题 | 第91-92页 | 5.3.2 多目标优化问题的求解方法 | 第92-97页 | 5.3.3 多目标满意优化 | 第97页 | 5.3.4 多目标满意优化的求解策略 | 第97页 | 5.4 第一类多目标满意优化问题 | 第97-98页 | 5.5 第二类多目标满意优化问题 | 第98-99页 | 5.5.1 问题描述 | 第98页 | 5.5.2 求解方法和步骤 | 第98-99页 | 5.6 组合优化问题 | 第99-100页 | 5.7 小结 | 第100-101页 | 第6章 第一类多目标满意优化的应用 | 第101-110页 | 6.1 一个代数满意优化 | 第101-103页 | 6.1.1 解题思路 | 第101-102页 | 6.1.2 求解 | 第102-103页 | 6.2 蜗杆传动多目标满意优化 | 第103-107页 | 6.2.1 问题的提出 | 第103页 | 6.2.2 模型建立 | 第103-105页 | 6.2.3 形成规范化的多目标优化问题 | 第105页 | 6.2.4 求解 | 第105-107页 | 6.3 路网车流径路问题 | 第107-109页 | 6.4 小结 | 第109-110页 | 第7章 装载机工作装置的满意优化 | 第110-131页 | 7.1 装载机工作装置设计 | 第110-113页 | 7.1.1 装载机工作装置的基本概念 | 第111页 | 7.1.2 装载机工作装置的设计要求 | 第111-112页 | 7.1.3 装载机工作装置设计方法概述 | 第112-113页 | 7.2 装载机工作装置六杆机构的满意优化设计 | 第113-114页 | 7.3 数学模型的建立 | 第114-123页 | 7.3.1 计算模型 | 第114页 | 7.3.2 输入参数 | 第114-116页 | 7.3.3 设计变量 | 第116页 | 7.3.4 目标函数 | 第116-118页 | 7.3.5 约束函数 | 第118-121页 | 7.3.6 参数之间的计算关系 | 第121-123页 | 7.4 基于BP神经网络的满意度表示 | 第123-128页 | 7.4.1 BP神经网络及Matlab实现 | 第123-125页 | 7.4.2 基于BP神经网络的满意度表示 | 第125页 | 7.4.3 网络拓扑结构 | 第125-126页 | 7.4.4 网络的训练 | 第126-128页 | 7.5 基于遗传算法的求解 | 第128-130页 | 7.5.1 编码 | 第128-129页 | 7.5.2 遗传操作算子 | 第129页 | 7.5.3 求解步骤 | 第129-130页 | 7.6 解的评价及确认 | 第130页 | 7.7 小结 | 第130-131页 | 结论 | 第131-134页 | 致谢 | 第134-135页 | 参考文献 | 第135-146页 | 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第146页 |
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