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基于Kriging模型的全局近似与仿真优化方法 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 縮略语表 | 第11-13页 | | 1 绪论 | 第13-30页 | | 1.1 课题来源 | 第13页 | | 1.2 研究背景 | 第13-15页 | | 1.3 研究目的及意义 | 第15-17页 | | 1.4 国内外研究概况 | 第17-27页 | | 1.5 本文研究内容、创新点及组织结构 | 第27-29页 | | 1.6 本章小结 | 第29-30页 | | 2 Kriging模型及其增量构造方法 | 第30-47页 | | 2.1 引言 | 第30页 | | 2.2 试验设计方法 | 第30-33页 | | 2.3 Kriging 模型 | 第33-41页 | | 2.4 Kriging模型与其它响应面模型的比较 | 第41-43页 | | 2.5 Kriging模型的增量构造方法 | 第43-46页 | | 2.6 本章小结 | 第46-47页 | | 3 基于增量 Kriging 的全局近似方法 | 第47-64页 | | 3.1 引言 | 第47页 | | 3.2 基于增量Kriging全局近似方法的实现 | 第47-53页 | | 3.3 算例测试 | 第53-63页 | | 3.4 本章小结 | 第63-64页 | | 4 基于Kriging模型的无约束全局优化方法 | 第64-97页 | | 4.1 引言 | 第64-65页 | | 4.2 EGO方法 | 第65-67页 | | 4.3 基于对偶变换的序列Kriging优化方法 | 第67-83页 | | 4.4 基于改进GEGO的多点并行优化方法 | 第83-93页 | | 4.5 SKOM_DT和MPO_IGEGO算法的工程应用 | 第93-96页 | | 4.6 本章小结 | 第96-97页 | | 5 基于Kriging模型的约束全局优化方法 | 第97-113页 | | 5.1 引言 | 第97-98页 | | 5.2 KCGO算法 | 第98-104页 | | 5.3 算例测试 | 第104-112页 | | 5.4 本章小结 | 第112-113页 | | 6 MDO平台下基于Kriging模型的全局优化模块开发 | 第113-130页 | | 6.1 引言 | 第113-114页 | | 6.2 基于RSM组件的流程建模方法 | 第114-117页 | | 6.3 基于RSM组件流程建模方法的实现 | 第117-122页 | | 6.4 应用实例 | 第122-129页 | | 6.5 本章小结 | 第129-130页 | | 7 全文总结与工作展望 | 第130-133页 | | 7.1 本文工作总结 | 第130-131页 | | 7.2 下一步工作展望 | 第131-133页 | | 致谢 | 第133-134页 | | 参考文献 | 第134-146页 | | 附录1 测试函数 | 第146-153页 | | 附录2 SKOM_DT方法的测试结果 | 第153-159页 | | 附录3 攻读博士学位期间发表的主要论文 | 第159页 |
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论文编号BS3061483，这篇论文共159页
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