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【6h】

基于遗传算法和神经网络的核管道载荷识别与优化研究

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目录

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1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 SiPESC平台及功能简介

1.4 SiPESC.OPT优化问题数学描述

1.5论文内容

1.6 本文组织

2 遗传算法、神经网络原理及算例分析

2.1 遗传算法概述

2.2 BP神经网络算法概述

2.3 GA-前反馈神经网络

2.4 测试算例

2.5 本章小结

3 基于多岛遗传改进神经网络的载荷识别

3.1 载荷识别原理

3.2 数据处理方法

3.3 基于桁架桥梁的载荷识别

3.4 基于SiPESC核管道载荷识别

3.5 本章小结

4 基于SiPESC.FEMS核管道结构分析

4.1 基于SiPESC.FEMS核管道结构分析

4.2 基于SiPESC.FEMS核管道弹簧系统选优

4.3 本章小结

5 基于SiPESC.OPT遗传算法多目标管道优化

5.1 遗传算法多目标优化原理

5.2 管道的多目标优化数学模型

5.3 基于SiPESC.OPT的NSGA-II多目标优化

5.4 本章小结

6 结论和展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

附录A 遗传算法优化脚本

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

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著录项

  • 作者

    吴瑞犇;

  • 作者单位

    大连理工大学;

  • 授予单位 大连理工大学;
  • 学科 计算力学
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 张盛;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 纺织工业、染整工业;
  • 关键词

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