一、基于MATLAB的遗传算法实现（论文文献综述）
杨丽婷[1]（2021）在《基于虚拟仿真的焊接机器人无碰撞路径及轨迹优化研究》文中研究说明随着工业生产线智能化水平的提升,焊接机器人被广泛用以提高生产效率。在实际生产过程中,焊接机器人不仅需要完成数量众多的焊点焊接任务,且还需尽可能的提高生产效率、减少能量消耗、运行平稳。因此,本文以焊接机器人为研究对象,对过给定路径点的焊接机器人最优运动轨迹展开深入研究。首先对白车身侧围结构和焊接机器人路径规划影响对象进行了研究,分析了制造资源、点焊工艺及资源整体布局对焊接机器人运动规划的影响。基于数字化工厂软件Process Designer对白车身侧围焊接线进行了工艺规划,得到了初始焊点焊接顺序,并结合实际参数对焊接机器人进行运动学分析,根据D-H参数在MATLAB中建立了焊接机器人运动学模型,利用MATLAB Robotic Toolbox完成了正逆运动学求解,为焊接机器人轨迹优化提供了必要的理论支持。接着,以焊接机器人最短焊接路径为切入点,通过将焊接机器人路径规划问题划为TSP问题求解,引入蚁群算法,通过大量的仿真实验,获得了算法中寻优能力较好的各参数取值范围,同时针对蚁群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,引入了信息素更新策略和动态随机扰动策略对算法进行改进,并对改进蚁群算法进行仿真验证,通过将仿真结果与基本蚁群算法、引入单个改进策略的蚁群算法的仿真结果进行对比分析,证明了改进蚁群算法的可行性和有效性,为后续焊接机器人轨迹优化提供了最短焊接路径。其次,在焊接机器人最短焊接路径的基础上,即基于给定路径点,对焊接机器人进行时间最优轨迹规划,利用B样条曲线的特点,选择了三次B样条插值法进行焊接机器人轨迹规划,仿真得到的焊接机器人各关节角度、角速度和角加速度曲线连续且光滑,在运动学约束条件下,利用改进遗传算法对轨迹插值时间进行优化,仿真结果得出焊接机器人最优运行时间为96.3s,优化效率达到了25%,并使用三次B样条插值法构造了最优时间下的焊接机器人各关节轨迹图,仿真图形显示了所有关节的运动轨迹稳定且连续,实现了焊接机器人时间最优轨迹规划。然后,建立焊接时间最短,能耗最少的多目标优化函数,采用NSGA-Ⅱ算法求解焊接机器人多目标优化轨迹,在算法中引入了罚函数项来处理焊接机器人运动学约束,将多目标函数模型转换为了无约束的多目标函数模型,并建立了算法所需的适应度函数,仿真得到了Pareto最优解集,根据焊接任务需求选择了其中一组优化解,通过与时间最优算法结果相比,多目标优化算法在减少焊接机器人运行时间的同时也减少了其能量消耗。最后,在Process Designer构建的焊接生产线的工艺规划基础上,利用数字化工厂仿真软件Process Simulate搭建了焊接机器人点焊白车身侧围工件的虚拟仿真实验平台,建立了制造资源的运动模型,定义了焊接机器人的焊接任务,对算法规划的最优轨迹进行仿真验证,针对仿真中出现的碰撞干涉问题提出了解决方案,最终得到了一条无碰撞焊接路径,通过分析该路径下焊接机器人各关节运动曲线以及轨迹优化前后的仿真时序图可知,优化算法规划焊接机器人运行轨迹对实际加工有指导意义,有利于进一步优化现场实际生产的效率。
陈新岩[2]（2021）在《复合地基智能综合优选系统研究》文中认为复合地基处理方案的优化设计与综合比选都是当前实际工程中至关重要的环节,牵扯面十分之广。正是由于优化设计与方案比选二者的关联环节众多,计算并制定设计方案需要花费大量的人力物力方可完成。且在这处理方案的制定过程中,通常是在经验主义的基础上,结合以往类似工程经验对初选方案进行计算与反复验算,往往效果不尽如人意,难以满足当今行业发展的需求。随着时代的发展,计算机技术与软件工程逐步融入到工程行业中,为传统工程行业注入了新的力量,也为复合地基处理方案的优化设计与综合比选创造了新的可能性,极大程度上加快了复合地基综合优选领域的蓬勃发展。本文结合复合地基优化设计与综合比选两个模块的特征,从两个层面分别对优化设计与综合比选进行细致拆分与整合。一方面针对复合地基的优化设计进行深入探讨,以CFG桩复合地基、水泥土搅拌桩复合地基、多桩型复合地基（碎石桩+CFG桩）为例,深入研究了复合地基设计规范知识,进行了优化设计的关键参数分析,并分别建立了三类复合地基优化设计数学模型,并结合遗传算法充分发挥其特性,最大限度的得到模型的最优解;另一方面,针对复合地基的方案比选,应用灰色理论与模糊综合评价法相结合的方式,在评价指标体系建立的基础上,构建出基于灰色模糊综合评价法的复合地基综合评价模型,并借助MATLAB程序开发将复合地基处理方案的灰色模糊层次综合评价模型编写成计算机程序,并通过实例分析验证了该方法是一个科学可靠的综合比选方法。最后,在此基础上配合MATLAB的工具箱开发功能,将优化设计模块与综合比选模块进行结合,开发出一个能够集优化设计与综合比选为一体的“优中选优”系统,将工程的经济效益与时间成本发挥到了极致。
吉巧丽[3]（2021）在《基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究》文中研究说明仿人机器人是指外形与功能和人类相似,并具有一定程度移动、感知、学习、情感交流等功能的智能机器人。这是一个融合机械电子、计算机科学、人工智能、传感及驱动技术等多门学科的高难度研究方向,也是目前仿生机器人技术研究中具有挑战性的难题之一。仿人机器人的研究不仅在教育、医疗护理、特种作业等领域有着广泛的应用前景,而且可以推动仿生学、人工智能学、计算机科学、材料科学等相关学科的发展,因此具有重要的研究价值和深远的科学意义。随着研究水平的不断提高,双足机器人在行走速度和能效方面性能有所提升,但其综合性能和人类的高效、动态行走依旧有很大差距,这也限制了其进一步的应用。人能够在低能耗下实现不同的行走步态,且在较大外部干扰的情况下依旧能保持稳定性,从而为提高双足机器人的综合性能提供了天然的学习蓝本。研究表明,人行走过程中足踝蹬地的输出功率占身体质心消耗总功率的80%以上,而多数双足机器人主要利用髋关节和膝关节作为动力源,因此髋关节和膝关节输出功率较大,足踝关节输出功率较小,导致其在双足机器人行走中的重要作用未被深入研究。本文针对当前双足机器人未充分利用足踝蹬地实现高效行走步态的关键问题,研制了具有足踝蹬地功能的电气混合平面型双足机器人,利用MATLAB/Simulink研究了足踝蹬地扭矩与蹬地时机对双足机器人行走速度和能量效率的影响规律,搭建了双足机器人的控制系统并测试了其足踝蹬地性能,基于遗传算法获得了最优速度和能效下仿生双足机器人的足踝蹬地扭矩曲线参数。主要研究结果如下:（1）双足机器人的结构设计与控制系统搭建。基于人体足踝生物力学原理设计了具有足踝蹬地功能的电气混合平面型双足机器人,搭建了辅助平台以及相应的关节伺服控制系统。其中,髋关节和膝关节均采用电机驱动方式,踝关节采用双作用气缸的驱动方式。关节伺服控制系统主要利用数据采集卡实现控制层、驱动层、执行层和传感层之间数据的采集与控制指令的传输。（2）足踝蹬地对双足机器人行走步态的仿真分析。研究了步长、足踝蹬地组合（蹬地扭矩和蹬地时机）对双足机器人行走速度和能量效率的影响规律。结果表明,在蹬地高度一定的情况下,两腿间夹角（即步长）分别为40°、50°和60°时,双足机器人的行走速度均随蹬地扭矩的增加而增加,运动能耗的变化趋势较平稳。为了使双足机器人获得高经济性的行走步态,蹬地扭矩和蹬地高度需要相互配合,结果表明,当步长为50°,蹬地扭矩为30 N·m,蹬地高度为20 cm时,双足机器人步态的经济性最高且表现出较好的类人动力学特性。（3）双足机器人控制系统有效性验证与运动协调性分析。利用MATLAB/Simulink搭建了控制程序并在外部模式下实现实时通讯,采用带有抛物线过渡的线性函数的轨迹生成方法规划了髋关节和膝关节的运动轨迹,结果表明,髋关节和膝关节可以较好的跟踪规划轨迹。建立了控制踝关节运动的有限状态机,获得了三种蹬地角下控制踝关节运动的气缸的电磁阀控制指令。对机器人运动协调性进行了调试,结果表明,双足机器人可以有效的跟踪规划轨迹且足踝关节表现出明显的蹬地动作。（4）双足机器人物理样机足踝蹬地运动性能测试。搭建了平面型双足机器人的辅助平台,安装了便于机器人落地调试的升降装置,建立了机器人动力学模型和双足机器人的整体控制系统框图。解决了调试过程中出现的通讯中断、辅助臂结构不稳定和足底模块难以反馈触地信号等问题,最终获得了一种最优的足踝蹬地组合使双足机器人实现行走,并分析了其关节运动规律和足踝蹬地时功率曲线。（5）仿生双足机器人足踝蹬地扭矩曲线参数优化分析。利用MATLAB/Simulink搭建了控制器模型和优化算法。基于遗传算法,以行走距离和能耗为目标函数,获得了最优的足踝蹬地扭矩曲线参数。结果表明,当参数组合分别为P=[8,2,8,15°,53°]和P=[4,8,6,15°,55°]时,双足机器人的行走距离最长为38.68 m,能耗最低为0.7。此外,对不同运动速度下足踝蹬地扭矩和功率等进行了对比分析,探究了足踝蹬地扭矩和蹬地时机对仿生双足机器人行走速度和能量效率的影响规律。
张诗煜[4]（2021）在《城市区域交通信号协调优化控制策略研究及仿真》文中研究指明伴随现代化的发展,目前城市交通的管理水平已无法缓解机动车数量剧增造成的道路拥堵问题。采用智能交通控制策略是目前提高交通运行效率行之有效的方法,城市区域交通协调控制是其中重要的管控策略。本文构建了基于目标相对占优策略的区域交通信号控制模型,设计了一种基于黄金分割的双种群遗传算法,对区域内整体交叉口的信号机组进行协调优化控制,以提高区域总通行容量,降低区域内车辆的总延误时间,改善路网整体运行效率。主要研究内容如下:首先,针对非均匀交通流的城市区域信号配时优化问题,分析区域交通的地理特征和交叉口交通流量信息。以区域内总通行能力和总延误时间为目标,以区域内交叉口周期时间、相位时间和相位差为控制变量,构建区域交通信号协调控制多目标优化模型。根据多目标优化问题求解最优解的特点,提出了基于目标相对占优策略的区域交通信号控制模型,并结合遗传算法对区域路网信号灯群进行协调优化。实验结果验证了所建模型的可行性和求解该模型的遗传算法的效用性。其次,针对遗传算法自身的缺陷并结合复杂区域路网模型的特点,设计了一种基于黄金分割的双种群遗传算法。采用双种群遗传算法,并引入黄金分割法改善双种群遗传算法,主种群采用基于动态交叉变异算子的遗传算法进行全局优化,次种群基于黄金分割法进行局部寻优,同时通过两个种群之间个体迁移增加种群多样性。利用4个常用的测试函数进行验证,结果表明该算法具有全局搜索和快速收敛性能。采用该算法对区域信号进行协调优化控制,实验结果表明,该算法能够快速获得更加有效的协调优化配时方案,提高区域交通协调控制的控制性能。最后,为直观地反映智能交通控制策略下的交通运行状况,充分发挥交通仿真软件VISSIM的直观性和MATLAB的准确性优势,对VISSIM与MATLAB的接口技术和联合仿真技术进行了研究,搭建了基于MATLAB与VISSIM联合仿真的区域交叉口信号协调控制仿真平台,实现基于上述信号协调控制模型和优化算法的区域协调优化控制系统。仿真结果表明,所提的控制模型和优化算法能够有效提高路网通行能力,减少路网延误时间,改善交通运行效率。
张自建[5]（2021）在《水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究》文中研究指明水轮机调速系统在水电机组中承担着调节频率、维持水电机组输出功率与负荷功率平衡的重要作用,其调节性能对水电机组的稳定、高效运行具有十分显着的影响。然而水轮机调速系统是一个复杂的控制系统,系统内含有大量的非线性因素,其精确模型难以描述,尤其是水轮机内部水流流场复杂,无法建立解析的数学模型。相关研究多采用简化的线性模型,难以反映水轮机调速系统的真实运行特性,也限制了其控制方法的研究。为此,有必要研究水轮机调速系统的辨识方法,建立精确的系统模型,并进一步研究先进的控制方法。本文在深入研究水轮机调速系统非线性模型建模分析的基础上,采用参数辨识思路,结合多种群遗传算法对水轮机调速系统的系统参数进行辨识;以PID参数优化作为控制方法研究重点,引入MaxLIPO+TR参数优化算法,提高水轮机调速系统控制性能。本文主要研究内容如下:（1）针对水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究的系统模型需求,对水轮机调速系统的工作原理进行分析,并对水轮机调速器、电液随动系统、压力引水系统、水轮机和发电机与负荷等模块进行了建模分析。针对水轮机模型难以描述的问题,采用神经网络模型描述其单位力矩、单位流量特性,并结合相关机理建立水轮机非线性模型。最终完成水轮机调速系统综合模型的建立,并在SIMULINK平台建立对应的仿真模型。（2）针对水轮机调速系统非线性模型参数辨识,采用多种群遗传算法,构建基于多种群遗传算法的参数辨识结构,通过构建适应度函数,将参数辨识问题转换为针对适应度函数的优化问题。通过仿真对比实验以及优化过程分析,验证了多种群遗传算法在水轮机调速系统参数辨识中的有效性。（3）引入MaxLIPO+TR作为水轮机调速系统PID参数优化算法,搭建了基于MaxLIPO+TR的PID参数优化结构。针对ITAE指标无法完全反映PID参数调节性能的问题,采用添加惩罚项的综合ITAE指标作为目标函数。通过仿真对比实验发现,MaxLIPO+TR能够在较短的时间内完成PID参数优化工作,且取得的优化效果良好。
樊兆明[6]（2021）在《混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究》文中指出随着社会发展与进步,人类对化石能源需求持续增加,能源与环境问题加剧,发动机的高效清洁燃烧以及整车的节能减排成为重要研究方向。混合动力汽车兼具传统燃油车和纯电动车优点,能显着提高整车动力性、经济性和排放性能,避免里程焦虑等问题,因此受到了广泛关注。基于汽油/柴油双喷射的RCCI燃烧模式在热效率以及排放方面具有良好的表现,由于其具有燃烧相位控制方便,对原发动机机械结构改动小等优点成为当前最具应用前景的燃烧模式之一。混合动力汽车包含复杂的能量转换,需要根据时刻变化的路况及车辆状态对动力源输出情况进行管理以保证整车效率最佳,其能量管理策略一定程度上决定着整车经济性、动力性、可靠性等性能,因此始终是混合动力领域的研究重点。混合动力汽车发动机较传统汽车发动机运行工况范围窄,而RCCI燃烧模式由于发动机压力升高率等限制存在负荷拓展困难的问题,将应用RCCI燃烧模式的发动机作为混合动力专用发动机与混合动力系统相结合可以实现优势互补,实现整车节能减排。本课题依托于吉林省产业创新专项资金项目—《混合动力汽车专用发动机及动力系统能量管理关键技术开发》（项目编号:2019C058-3）,基于Converge及GT-power软件构建汽油/柴油双喷射RCCI燃烧模式发动机仿真模型,根据混合动力发动机运行特点确定优化区域,通过联合仿真对双燃料发动机燃烧边界条件进行优化,获得双燃料发动机的万有特性。与原机万有特性相比,双燃料发动机最高热效率达到44%,较原机提升3%,最低燃油消耗率达到189.28g/（k W·h）,较原机降低8.39%;以40%以上热效率范围为例,原机工作范围集中于1500-1800 r/min,230-360 Nm范围内,而双燃料发动机40%热效率以上的范围广泛分布于1100-3200 r/min,150-360 Nm区间内,双燃料发动机热效率得到了全面提升,拓宽了高效区的转速和负荷范围。由于并联式混合动力汽车发动机工况不固定,以面工况形式工作,因此优化后的双燃料发动机更适合于混合动力系统。双燃料发动机在中高负荷时效率更高,搭载在并联式混合动力汽车上能够避免发动机工作于低效区,更好的发挥其高效率低油耗的优势。本文针对某轻型商用货车,将其改成混合动力货车,对动力电池及电机进行了设计选型,基于AVL-Cruise构建了混合动力整车仿真平台和纯燃油整车仿真平台,利用MATLAB/Simulink构建了逻辑门限值能量管理策略,在CHTC-LT测试循环下探索能量管理策略及双燃料发动机应用于混合动力平台上对整车油耗的提升效果。仿真结果表明,不论是原机还是双燃料发动机,在发动机不变的条件下,混合动力平台较纯燃油平台节油率均超过10%;在纯燃油平台上,双燃料发动机较原机节油21.2%,在混合动力平台上,双燃料发动机较原机节油6.54%,表明双燃料发动机较原机节油潜力更大,将其搭载于混合动力汽车平台上能创造更加节油的组合。为进一步提升整车经济性,本文构建了基于模糊控制的能量管理策略,在发动机不变,初始SOC不同的条件下,模糊策略相较于逻辑门限值策略有一定节油效果;在模糊策略不变,双燃料发动机较原机节油效果更佳。由于模糊策略设计存在较大主观性,无法达到最优,因此本文利用遗传算法对模糊策略的隶属度函数在论域上的划分点进行优化。仿真结果表明,原机条件下,优化后油耗降低7.89%,双燃料发动机条件下,优化后油耗降低9.05%,双燃料发动机较原机节油7.2%。分析表明模糊策略经遗传算法优化后,发动机介入工作时间减少,高效工作点占比更高。对比原机,双燃料发动机高效区工作点占比的提升主要集中于高热效率区域,这是在相同的优化条件下,双燃料发动机较原机油耗表现更好的主要因素之一。
曹家军[7]（2021）在《基于视觉伺服的机械臂智能控制系统设计》文中研究说明在工业生产中,机械臂因其灵活、高效、可替代人类重复劳动的特点而得到广泛的应用。随着工业生产过程的日趋复杂化,其对机械臂的工作效率和智能化程度也提出了更高的要求。本文针对机械臂工作效率和自主识别问题开展研究,通过对机械臂的运动学模型建立,设计机械臂的运动轨迹优化方法,建立视觉伺服控制系统。本文的主要研究内容如下:（1）根据连杆坐标系的定义,在机械臂上建立连杆坐标系,分析出该机械臂的DH参数。在此基础上进行机械臂正逆运动学分析,在MATLAB中建立运动学模型,验证正逆运动学分析的正确性,并采用蒙特卡洛法求出了机械臂的可达工作空间。（2）在机械臂的关节空间中,采用五次多项式插值法进行轨迹规划。在五次多项式插值的基础上,考虑机械臂关节的运动约束条件,以各插值点的运动时间之和作为适应函数,提出了一种遗传算法与非线性规划算法相结合的算法,实现最优时间轨迹规划。并采用了先验的快速拓展随机搜索树（Informed RRT star）算法进行了避障路径规划,相比于渐进最优快速拓展随机搜索树（RRT star）算法,该算法在路径的长度和时间上都获得了更好的效果。（3）为了解决传统机械臂缺乏自主识别的能力,在机械臂的控制系统中引入了视觉部分,构成视觉伺服控制系统。视觉部分通过相机的标定、图像的处理,能够实现对一系列物体的识别与定位,增强了机械臂的环境感知能力。（4）设计了机械臂视觉伺服控制系统总体方案。在此基础上完成视觉伺服控制系统的程序设计,进行抓取实验,验证设计的视觉伺服控制系统的可行性。
李文茜[8]（2021）在《基于电磁仿真系统的多自由度、多目标快速优化方法研究》文中指出随着微波毫米波器件逐步朝着高性能的方向发展,其边界及材料结构也变得愈加复杂。传统的解析方法只能在特定的坐标系以及规则的形状下求解麦克斯韦方程,因此它能够解决的问题十分有限。此后研究人员开始借助计算机及数值分析方法来进行数值求解,目前较为通用的方法是依靠电磁仿真软件及其内部的局部优化算法来完成器件整体的设计流程。但是此种方法的自由度受限,只能对已有模型进行有限的局部优化,当引入多自由度的复杂边界进行设计时,它就无法进行求解,因此也不能满足器件高性能的设计需求。为了解决上述问题,本文提出了一种基于电磁仿真系统的快速设计优化方法。它通过部分设计点的参数化建模结果来建立多参数、多目标问题的“代理模型”,并且引入外部的全局优化算法来提升求解的精度,最后再通过软件之间的数据接口将所有的操作都集中在同一平台中,使得该方法能够有效的简化器件的设计及优化过程。本文具体完成的工作内容如下:（1）针对传统设计模式仿真计算量大、效率低下的问题,本文引入支持向量回归机模型来构建输入输出参数的映射关系,以此来替代仿真软件进行目标函数值的快速计算,并且还通过HFSS-MATLAB-API工具箱实现了联合仿真的功能,使得所有的操作都集中在MATLAB中,降低了使用者操作的门槛。（2）对目前电磁领域应用较为广泛的两类智能优化算法的实现原理进行了介绍。为了确定不同算法各自适用的问题类型以便在实例设计中选择合适的优化算法,对这两类算法的参数进行了敏感性测试并通过标准测试函数比较了算法优化性能的差异。（3）为了验证本文提出的方法的有效性,将这种基于电磁仿真系统的快速设计优化方法应用于T形波导和同轴馈电矩形微带天线的设计优化中。第一个实例完成了 T形波导的快速设计优化,使得T形波导在10GHz的工作频率下实现了功率分配的单目标优化需求。第二个实例介绍了同轴馈电矩形微带天线的快速设计优化流程,实现了器件的快速多目标优化。
纪安康[9]（2021）在《基于伯格斯模型的冻结黏土本构关系研究》文中研究表明冻结法施工的成败很大程度上取决于冻结壁的合理设计与安全施工。准确的认识冻结壁的形成规律和力学特性,是科学合理设计冻结壁的重要依据。因此,研究人工冻土力学与变形特性,揭示其力学与变形规律是冻土物理力学领域的一项基础工作。冻土的抗压强度与蠕变特性是冻土物理力学研究的重要内容。冻土的多相性使得冻土的物理力学性质复杂,很难用简单的数学模型表征冻土压缩和蠕变的全过程。在影响冻土强度的众多因素中,温度是最直接的影响因素,因而研究温度对冻土的抗压强度的影响对冻结法施工具有重要意义。在此背景下,本文主要以淮南矿区典型深部黏土为研究对象,开展了冻结单轴抗压强度试验和冻结单轴蠕变试验,分析了其力学性质和蠕变特性,建立了考虑损伤的伯格斯蠕变本构模型,采用遗传算法反演了模型参数,并根据其他试验结果对该模型和参数反演方法进行了验证分析。主要研究结论如下:（1）在冻结单轴抗压强度研究方面:根据试验的应力-应变关系拟合幂函数模型和指函数模型,分析得出指函数模型对冻结黏土应力-应变关系的描述效果更好;对温度与单轴抗压强度、弹性模量和泊松比拟合相关方程,获得了温度与单轴抗压强度、弹性模量和泊松比的线性关系表达式。（2）在冻结单轴蠕变变形研究方面:运用流变模型法的思想,在伯格斯模型的基础上,建立了考虑损伤的冻结黏土蠕变本构关系;借助遗传算法较好的鲁棒性,基于单轴蠕变试验结果,反演了本构关系参数,实现了该蠕变本构模型对试验结果的最佳拟合。（3）为了验证本构关系和参数反演方法的正确性,根据《刘庄矿东风井检查孔常规土与冻土物理力学性能试验报告》的蠕变试验结果,运用遗传算法对模型参数进行了反演,获得了具有较好的描述效果。因此,在伯格斯模型的基础上,考虑冻土损伤推导出的本构关系对冻结黏土蠕变特性具有较好的描述效果。图[92]表[11]参[79]
郭家旺[10]（2021）在《分布式MIMO雷达波形设计与GPU信号处理平台研究》文中指出分布式MIMO（Multiple Input Multiple Output）雷达,是近期雷达研究的一个重要方向。本文研究的地基大规模分布式MIMO雷达系统,各个雷达节点主要采用收发共址的MIMO工作体制,抗截获能力强,本文采用遗传算法、混合编码产生高性能的正交雷达波形。采用GPU（Graphic Processing Unit）+CPU（Central Processing Unit）异构分布计算模型,使用GPU强大的并行处理能力,对信号处理每个环节进行加速,让多GPU处理多节点的数据,加快信号处理速度。针对分布式MIMO雷达波形设计与GPU信号处理平台,本文主要工作如下。（1）为了使得雷达各个节点发射的信号相互正交,使用两种遗传算法设计正交二相码,从自相关和互相关特性方面验证了所设计二相码的可用性;为了让分布式MIMO雷达可以自适应地发射各种波形,研究了混合编码信号的设计,针对二相码信号、线性调频信号、线性调频-二相码混合信号、二相码-线性调频混合信号四种信号,从模糊函数、距离分辨率、多普勒容忍性、自相关互相关特性、动目标检测（Moving Target Detection,MTD）特性方面分析了每种信号的特点及适用场景;然后研究了适用于分布式MIMO雷达系统的变长码发送方法;结合上述研究,最后给出了分布式MIMO雷达系统自适应选择波形的原则。（2）针对分布式MIMO雷达节点众多、数据量大、信号处理耗时多的问题,采用GPU对节点数据进行并行处理并给出信号处理平台软件架构设计方案。设计了层次化、模块化、安全化的软件架构,保证了GPU信号处理平台的可靠性。随后,介绍了单结点波束形成、匹配滤波、MTD、恒虚警检测几个算法GPU加速方法,并用GPU对实测数据进行了加速,和仿真软件处理速度进行对比,验证了每个模块的加速效果。针对分布式MIMO雷达多节点搜索合成,采用了GPU实现,相比于仿真软件加速效果显着。最后设计了基于网络数据传输的终端显示界面,提高了平台的易用性。
二、基于MATLAB的遗传算法实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于MATLAB的遗传算法实现（论文提纲范文）
（1）基于虚拟仿真的焊接机器人无碰撞路径及轨迹优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 焊接机器人路径规划研究现状 |
| 1.2.2 焊接机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 焊接机器人运动规划影响因素分析 |
| 2.1 白车身侧围结构 |
| 2.2 焊接机器人路径规划对象研究 |
| 2.2.1 制造资源的分析 |
| 2.2.2 点焊工艺分析 |
| 2.2.3 焊点的分析与规划 |
| 2.3 基于Process Designer的白车身侧围焊接线的工艺规划 |
| 2.3.1 Process Designer概述 |
| 2.3.2 制造特征信息建模 |
| 2.3.3 工艺信息建模 |
| 2.3.4 三维资源布局 |
| 2.4 焊接机器人运动学分析 |
| 2.4.1 DH参数建模 |
| 2.4.2 焊接机器人正运动学 |
| 2.4.3 焊接机器人逆运动学 |
| 2.5 基于MATLAB的焊接机器人运动学建模验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于改进蚁群算法的焊接机器人路径规划 |
| 3.1 路径规划问题描述 |
| 3.1.1 焊接路径分析 |
| 3.1.2 避障焊接路径策略 |
| 3.1.3 数学模型 |
| 3.2 蚁群算法概述 |
| 3.3 蚁群算法参数分析实验与选择 |
| 3.3.1 蚂蚁数量设计 |
| 3.3.2 信息素挥发系数的设计 |
| 3.3.3 期望启发因子设计 |
| 3.3.4 信息素启发因子的设计 |
| 3.4 蚁群优化算法的改进策略 |
| 3.4.1 信息素更新策略 |
| 3.4.2 动态随机扰动策略 |
| 3.5 改进蚁群算法的优化流程 |
| 3.6 基于改进蚁群算法的机器人焊接路径规划仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于给定路径点的焊接机器人时间最优轨迹规划 |
| 4.1 时间优化函数 |
| 4.2 三次B样条曲线的机器人关节空间轨迹规划 |
| 4.2.1 三次B样条模型 |
| 4.2.2 反算控制点 |
| 4.2.3 关节参数计算 |
| 4.2.4 三次B样条轨迹规划仿真 |
| 4.3 基于改进遗传算法的最优时间轨迹优化 |
| 4.3.1 遗传算法原理概述 |
| 4.3.2 遗传算法的改进策略 |
| 4.3.3 改进算法的轨迹全局寻优过程 |
| 4.3.4 基于改进遗传算法的时间最优轨迹仿真 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于NSGA-Ⅱ算法的多目标轨迹优化 |
| 5.1 NSGA-Ⅱ算法原理 |
| 5.2 多目标轨迹优化模型 |
| 5.2.1 焊接机器人多目标优化函数 |
| 5.2.2 多目标函数的约束处理 |
| 5.2.3 NSGA-Ⅱ算法的参数设置 |
| 5.3 仿真结果与分析 |
| 5.4 多目标优化结果与时间最优结果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于Process Simulate的焊接机器人轨迹仿真验证 |
| 6.1 Process Simulate焊接仿真结构 |
| 6.2 运动模型的建立 |
| 6.2.1 焊枪运动模型的建立 |
| 6.2.2 夹具运动模型的建立 |
| 6.3 机器人焊接过程仿真结果分析 |
| 6.3.1 焊接机器人碰撞分析 |
| 6.3.2 焊接机器人运动分析 |
| 6.3.3 焊接工位的仿真时间分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）复合地基智能综合优选系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 复合地基处理技术研究现状 |
| 1.2.2 复合地基处理智能决策研究现状 |
| 1.2.3 当前研究的不足 |
| 1.3 主要研究内容与研究路线 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 复合地基的特征分析与系统搭建 |
| 2.1 复合地基的特征分析 |
| 2.1.1 复合地基的定义与分类 |
| 2.1.2 复合地基的关键设计参数 |
| 2.1.3 复合地基的方案比选原则 |
| 2.2 智能综合优选系统的搭建 |
| 2.2.1 优化设计模块的设计 |
| 2.2.2 综合比选模块的设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 复合地基智能优化设计研究 |
| 3.1 CFG桩复合地基智能优化设计数学模型 |
| 3.1.1 CFG桩复合地基处理的设计分析 |
| 3.1.2 CFG地基承载力的计算方法 |
| 3.1.3 CFG桩地基沉降量的计算方法 |
| 3.1.4 优化变量 |
| 3.1.5 约束条件 |
| 3.1.6 目标函数 |
| 3.1.7 CFG桩智能优化设计数学模型 |
| 3.2 水泥土搅拌桩复合地基智能优化设计 |
| 3.2.1 水泥土搅拌桩复合地基处理的设计分析 |
| 3.2.2 水泥土搅拌桩地基承载力的计算方法 |
| 3.2.3 水泥土搅拌桩地基沉降量的计算方法 |
| 3.2.4 优化变量 |
| 3.2.5 约束条件 |
| 3.2.6 目标函数 |
| 3.2.7 水泥搅拌桩智能优化设计模型 |
| 3.3 组合桩复合地基智能优化设计 |
| 3.3.1 碎石桩+CFG组合桩复合地基处理的设计分析 |
| 3.3.2 碎石桩+CFG组合桩地基承载力的计算方法 |
| 3.3.3 碎石桩+CFG组合桩地基沉降量的计算方法 |
| 3.3.4 优化变量 |
| 3.3.5 约束条件 |
| 3.3.6 目标函数 |
| 3.3.7 碎石桩+CFG组合桩智能优化设计模型 |
| 3.4 算法验证 |
| 3.4.1 GA函数的遗传计算 |
| 3.4.2 优化模型计算流程 |
| 3.4.3 CFG桩的模型实现 |
| 3.4.4 水泥搅拌桩的模型实现 |
| 3.4.5 碎石桩+CFG组合桩的模型实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 复合地基智能综合评价模型的研究 |
| 4.1 复合地基处理方案的评价指标体系的构建 |
| 4.1.1 评价指标体系的遵循原则 |
| 4.1.2 层次结构的确定与构建 |
| 4.2 评价指标权重方法的确定 |
| 4.2.1 指标集的建立与表示 |
| 4.2.2 基于FAHP的权重计算 |
| 4.3 灰色模糊层次分析法的模型构建 |
| 4.3.1 灰色模糊评价值的确定 |
| 4.3.2 复合地基处理方案的综合评价 |
| 4.4 算法验证 |
| 4.4.1 建立评价指标集 |
| 4.4.2 基于FAHP复合地基处理方案指标权重的计算 |
| 4.4.3 灰色模糊评价值的确定 |
| 4.4.4 复合地基处理方案的综合评判 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 智能综合评价分析系统的开发 |
| 5.1 系统技术平台及开发工具 |
| 5.1.1 系统技术支持平台 |
| 5.1.2 系统开发工具 |
| 5.2 系统框架及功能特点 |
| 5.2.1 系统框架搭建 |
| 5.2.2 系统的功能与优势 |
| 5.3 系统核心模块 |
| 5.3.1 用户进入界面 |
| 5.3.2 主界面说明 |
| 5.3.3 优化设计模块 |
| 5.3.4 综合评价分析模块 |
| 5.4 工程实例应用 |
| 5.4.1 建筑工程概况 |
| 5.4.2 工程地质勘察资料 |
| 5.4.3 工程设计要求 |
| 5.4.4 智能综合优选系统的应用 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间主要成果 |
（3）基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 双足机器人的国内外研究现状 |
| 1.2.1 无踝关节型双足机器人 |
| 1.2.2 踝关节被动驱动型的双足机器人 |
| 1.2.3 踝关节主动驱动型的双足机器人 |
| 1.3 人体足踝生物力学研究现状 |
| 1.3.1 足踝的结构与功能 |
| 1.3.2 足踝生物力学研究现状 |
| 1.3.3 足踝蹬地机制 |
| 1.4 足踝蹬地技术的应用现状 |
| 1.4.1 双足机器人中的仿生足踝结构 |
| 1.4.2 假肢中的足踝结构 |
| 1.4.3 足踝蹬地对双足机器人运动性能影响 |
| 1.5 本文主要研究内容和总体框架 |
| 1.5.1 本文主要研究内容 |
| 1.5.2 总体框架 |
| 第2章 双足机器人的设计制造与辅助平台搭建 |
| 2.1 双足机器人的结构设计 |
| 2.1.1 髋关节设计 |
| 2.1.2 膝关节设计 |
| 2.1.3 踝关节设计 |
| 2.1.4 足底触地模块设计 |
| 2.2 双足机器人制造与辅助平台搭建 |
| 2.2.1 整机加工与装配 |
| 2.2.2 辅助平台搭建 |
| 2.3 双足行走机器人伺服系统搭建 |
| 2.3.1 髋关节伺服系统 |
| 2.3.2 膝关节伺服系统 |
| 2.3.3 踝关节驱动系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 双足机器人足踝蹬地运动仿真研究 |
| 3.1 双足机器人动力学仿真模型 |
| 3.1.1 仿真模型建立 |
| 3.1.2 关节轨迹规划 |
| 3.1.3 控制程序搭建 |
| 3.1.4 评价指标 |
| 3.2 仿真结果分析 |
| 3.2.1 足踝蹬地对行走速度和能量效率的影响 |
| 3.2.2 步长影响 |
| 3.2.3 蹬地高度影响 |
| 3.2.4 蹬地组合对比 |
| 3.2.4.1 不同步长 |
| 3.2.4.2 相同步长 |
| 3.2.5 动力学相似性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 双足机器人物理样机控制系统搭建与运动调试 |
| 4.1 单腿调试系统搭建 |
| 4.1.1 关节轨迹规划 |
| 4.1.2 MATLAB实时外部模式简介 |
| 4.1.3 控制程序搭建 |
| 4.2 单腿关节调试结果分析 |
| 4.2.1 髋关节调试结果 |
| 4.2.2 膝关节调试结果 |
| 4.2.3 踝关节调试结果 |
| 4.2.4 足底触地模块测试 |
| 4.3 关节联动调试结果 |
| 4.3.1 单腿三关节协同运动 |
| 4.3.2 双腿联合调试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 双足机器人足踝蹬地运动性能试验研究 |
| 5.1 双足机器人辅助机架装配与控制系统搭建 |
| 5.1.1 辅助机架装配 |
| 5.1.2 升降装置搭建 |
| 5.1.3 机器人动力学模型 |
| 5.1.4 控制系统搭建 |
| 5.2 足踝蹬地试验方案 |
| 5.2.1 准备阶段 |
| 5.2.2 调试问题分析 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.3.1 关节运动分析 |
| 5.3.2 足踝蹬地分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 仿生双足机器人足踝蹬地参数优化仿真研究 |
| 6.1 双足机器人动力学模型 |
| 6.1.1 双足机器人仿真模型 |
| 6.1.2 髋关节和膝关节实时轨迹 |
| 6.1.3 蹬地阶段踝关节实时扭矩 |
| 6.2 双足机器人控制器 |
| 6.2.1 整体控制器 |
| 6.2.2 踝关节扭矩状态机 |
| 6.2.3 仿真程序搭建 |
| 6.3 优化方法 |
| 6.3.1 遗传算法简介 |
| 6.3.1.1 遗传算法的特点 |
| 6.3.1.2 遗传算法的执行步骤 |
| 6.3.2 目标函数建立 |
| 6.3.3 优化参数 |
| 6.4 结果分析 |
| 6.4.1 最优的行走速度和能量效率 |
| 6.4.2 关节运动学对比分析 |
| 6.4.3 踝关节蹬地扭矩和功率 |
| 6.4.4 关节的机械功 |
| 6.4.5 能量效率 |
| 6.4.6 足底地反力 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作与结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）城市区域交通信号协调优化控制策略研究及仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 区域交通优化控制国内外研究现状 |
| 1.2.2 交通仿真技术的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 文章结构及研究技术路线 |
| 2 区域交通控制的基础理论 |
| 2.1 区域交通控制的基本参数 |
| 2.1.1 信号相位 |
| 2.1.2 周期 |
| 2.1.3 绿信比 |
| 2.1.4 相位差 |
| 2.2 交通信号控制的评价指标 |
| 2.2.1 延误时间 |
| 2.2.2 通行能力 |
| 2.2.3 排队长度 |
| 2.3 交通信号的控制方式 |
| 2.3.1 单交叉口控制 |
| 2.3.2 干线协调控制 |
| 2.3.3 区域协调控制 |
| 2.4 VISSIM仿真软件简述 |
| 2.4.1 VISSIM概述 |
| 2.4.2 VISSIM应用范围 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 区域交通信号协调控制模型构建 |
| 3.1 区域交通信号多目标优化模型 |
| 3.1.1 目标函数 |
| 3.1.2 约束条件 |
| 3.1.3 优化模型的多目标函数 |
| 3.2 基于目标相对占优策略的区域交通信号控制目标函数 |
| 3.2.1 目标相对占优策略 |
| 3.2.2 基于TRDS的目标函数 |
| 3.3 区域交通信号协调优化控制 |
| 3.3.1 遗传算法 |
| 3.3.2 基于遗传算法的区域交通信号协调优化控制 |
| 3.4 实验仿真结果分析 |
| 3.4.1 实例交通基本情况 |
| 3.4.2 仿真实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于黄金分割双种群遗传算法的区域交通信号优化控制 |
| 4.1 双种群遗传算法与黄金分割法 |
| 4.1.1 双种群遗传算法 |
| 4.1.2 黄金分割法 |
| 4.2 基于黄金分割的双种群遗传算法 |
| 4.2.1 基于黄金分割率的动态交叉变异算子 |
| 4.2.2 基于黄金分割的局部寻优算法 |
| 4.2.3 基于黄金分割双种群遗传算法的步骤 |
| 4.2.4 算法性能测试及分析 |
| 4.3 基于GRDPGA算法的区域交通信号优化 |
| 4.4 实验结果对比分析 |
| 4.4.1 实验参数配置 |
| 4.4.2 仿真实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于MATLAB-VISSIM联合仿真的区域交通信号协调控制 |
| 5.1 集成MATLAB-VISSIM的仿真平台构建 |
| 5.1.1 MATLAB与 VISSIM接口技术 |
| 5.1.2 MATLAB与 VISSIM的联合仿真技术 |
| 5.1.3 基于MATLAB-VISSIM仿真平台的构建方法 |
| 5.2 仿真实验 |
| 5.2.1 实验参数配置 |
| 5.2.2 仿真实验与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在读期间研究成果 |
（5）水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水轮机调速系统辨识研究现状 |
| 1.2.2 水轮机调速系统控制方法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 水轮机调速系统建模分析 |
| 2.1 水轮机调速系统工作原理 |
| 2.2 水轮机调速器模型 |
| 2.2.1 调节器模型 |
| 2.2.2 电液随动系统模型 |
| 2.3 水轮机调速系统被控系统模型 |
| 2.3.1 压力引水系统模型 |
| 2.3.2 水轮机模型 |
| 2.3.3 发电机及负荷模型 |
| 2.4 水轮机调速系统综合模型 |
| 2.4.1 水轮机调速系统线性模型 |
| 2.4.2 水轮机调速系统非线性模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多种群遗传算法的水轮机调速系统参数辨识 |
| 3.1 多种群遗传算法原理 |
| 3.1.1 遗传算法 |
| 3.1.2 多种群遗传算法 |
| 3.2 基于多种群遗传算法的水轮机调速系统参数辨识结构 |
| 3.2.1 辨识系统与待辨识参数 |
| 3.2.2 适应度函数分析 |
| 3.2.3 水轮机调速系统参数辨识策略 |
| 3.3 仿真实验与分析 |
| 3.3.1 线性辨识方法仿真实验 |
| 3.3.2 参数辨识仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于MaxLIPO+TR的水轮机调速系统PID参数优化 |
| 4.1 MaxLIPO+TR算法原理 |
| 4.1.1 LIPO算法 |
| 4.1.2 Ada LIPO算法 |
| 4.1.3 MaxLIPO+TR算法 |
| 4.2 基于MaxLIPO+TR的水轮机调速系统PID参数优化结构 |
| 4.2.1 目标函数分析 |
| 4.2.2 水轮机调速系统PID参数优化策略 |
| 4.3 仿真实验与分析 |
| 4.3.1 目标函数对比实验 |
| 4.3.2 频率扰动实验 |
| 4.3.3 负荷扰动实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混合动力汽车专用发动机研究现状 |
| 1.2.2 混合动力汽车能量管理策略研究现状 |
| 1.3 研究意义及内容 |
| 第2章 汽油/柴油双燃料发动机万有特性优化 |
| 2.1 三维数值模拟仿真平台的构建 |
| 2.1.1 三维几何模型的建立 |
| 2.1.2 网格划分和求解器设置 |
| 2.1.3 计算模型 |
| 2.1.4 化学反应机理及三维仿真模型的验证 |
| 2.2 汽油/柴油双燃料发动机仿真模型的构建 |
| 2.2.1 GT-power软件介绍 |
| 2.2.2 纯柴油发动机模型建立及验证 |
| 2.2.3 双燃料发动机模型的建立 |
| 2.3 基于双燃料燃烧模式的优化 |
| 2.3.1 双燃料燃烧模式优化工况范围 |
| 2.3.2 双燃料燃烧模式优化方法 |
| 2.4 双燃料发动机万有特性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 混合动力汽车设计建模与仿真分析 |
| 3.1 混合动力系统结构 |
| 3.2 整车动力系统设计指标 |
| 3.3 主要零部件参数选型设计 |
| 3.3.1 电机选型及参数设计 |
| 3.3.2 动力电池选型及参数设计 |
| 3.4 整车能量管理策略及联合仿真平台的构建 |
| 3.4.1 能量管理策略原理 |
| 3.4.2 基于规则的能量管理策略设计 |
| 3.4.3 联合仿真平台构建 |
| 3.4.4 纯燃油车仿真平台 |
| 3.5 整车性能仿真分析 |
| 3.5.1 整车动力性能验证 |
| 3.5.2 整车经济性测试循环简介 |
| 3.5.3 仿真结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于双燃料发动机的能量管理策略优化研究 |
| 4.1 模糊控制策略搭建 |
| 4.1.1 模糊控制系统简介 |
| 4.1.2 模糊控制器设计 |
| 4.1.3 模糊控制策略设计 |
| 4.2 基于模糊控制的整车性能分析 |
| 4.3 基于遗传算法的模糊控制策略优化 |
| 4.3.1 针对模糊控制策略的遗传算法设计 |
| 4.3.2 初始种群的生成 |
| 4.3.3 适应度函数的确定 |
| 4.3.4 运行参数设定 |
| 4.3.5 约束条件 |
| 4.3.6 优化仿真流程 |
| 4.4 遗传算法优化结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 全文总结及未来展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）基于视觉伺服的机械臂智能控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 机械臂视觉伺服控制研究现状 |
| 1.2.1 视觉伺服中的图像特征处理研究现状 |
| 1.2.2 视觉伺服中的轨迹规划研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文组织 |
| 2 机械臂运动学分析 |
| 2.1 连杆坐标系和DH参数 |
| 2.2 运动学建模 |
| 2.2.1 正运动学 |
| 2.2.2 逆运动学 |
| 2.3 运动学模型仿真 |
| 2.3.1 正运动学仿真 |
| 2.3.2 逆运动学仿真 |
| 2.3.3 可达工作空间仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 机械臂运动规划设计 |
| 3.1 机械臂轨迹规划 |
| 3.1.1 关节空间轨迹规划 |
| 3.1.2 笛卡尔空间轨迹规划 |
| 3.2 运动约束条件下最优时间轨迹规划研究 |
| 3.2.1 轨迹规划问题描述 |
| 3.2.2 轨迹优化算法 |
| 3.2.3 仿真结果及分析 |
| 3.3 基于Informed RRT*算法的机械臂避障路径规划研究 |
| 3.3.1 Informed RRT*算法原理 |
| 3.3.2 联合仿真及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于改进的Canny算子的边缘检测及目标识别与定位 |
| 4.1 相机标定 |
| 4.1.1 相机标定的方法 |
| 4.1.2 相机标定原理及坐标变换 |
| 4.1.3 相机标定过程 |
| 4.2 图像预处理 |
| 4.2.1 图像灰度化 |
| 4.2.2 图像滤波 |
| 4.2.3 阈值分割 |
| 4.3 基于改进的Canny算子边缘检测 |
| 4.3.1 Canny算子边缘检测算法 |
| 4.3.2 改进的Canny算子边缘检测算法 |
| 4.3.3 实验结果及分析 |
| 4.4 目标识别定位的实现 |
| 4.4.1 数字形态学运算 |
| 4.4.2 轮廓特征提取 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 机械臂视觉伺服控制系统构建 |
| 5.1 机械臂视觉伺服控制系统硬件平台 |
| 5.2 机械臂视觉伺服控制方案 |
| 5.2.1 视觉伺服手眼结构选取 |
| 5.2.2 视觉伺服控制方法选取 |
| 5.2.3 视觉伺服控制系统总体方案 |
| 5.3 程序设计及抓取实验 |
| 5.3.1 控制系统程序设计 |
| 5.3.2 抓取实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）基于电磁仿真系统的多自由度、多目标快速优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 快速设计优化方法 |
| 1.3.1 方法概述 |
| 1.3.2 HFSS及HFSS-MATLAB-API |
| 1.3.3 代理模型 |
| 1.3.4 优化算法 |
| 1.4 本论文主要研究工作及结构安排 |
| 1.4.1 主要研究工作 |
| 1.4.2 本论文的结构安排 |
| 第二章 HFSS-MATLAB-API及代理模型 |
| 2.1 HFSS-MATLAB-API |
| 2.2 支持向量回归机模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 优化算法 |
| 3.1 单目标及多目标优化问题 |
| 3.1.1 优化问题的数学描述 |
| 3.1.2 多目标优化相关基本概念 |
| 3.1.2.1 Pareto支配关系 |
| 3.1.2.2 Pareto最优解、Pareto最优解集、Pareto最优前沿 |
| 3.1.2.3 近似集、近似前沿 |
| 3.2 单目标及多目标优化算法 |
| 3.2.1 单目标优化算法 |
| 3.2.1.1 模拟退火算法SA |
| 3.2.1.2 蚁群算法ACO |
| 3.2.1.3 遗传算法GA |
| 3.2.1.4 粒子群算法PSO |
| 3.2.2 多目标优化算法 |
| 3.2.2.1 非支配排序遗传算法NSGA |
| 3.2.2.2 带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ |
| 3.2.2.3 基于参考点的多目标优化算法NSGA-Ⅲ |
| 3.2.2.4 多目标优化粒子群算法MOPSO |
| 3.3 优化问题基准测试函数 |
| 3.3.1 单目标优化测试函数 |
| 3.3.2 多目标优化测试函数 |
| 3.3.3 多目标优化问题性能指标 |
| 3.4 算法参数敏感性测试 |
| 3.4.1 单目标优化算法参数敏感性测试 |
| 3.4.1.1 SA参数敏感性测试 |
| 3.4.1.2 ACO参数敏感性测试 |
| 3.4.1.3 GA参数敏感性测试 |
| 3.4.1.4 PSO算法参数敏感性测试 |
| 3.4.2 多目标优化算法参数敏感性测试 |
| 3.4.2.1 NSGA-Ⅱ算法参数敏感性测试 |
| 3.4.2.2 MOPSO算法参数敏感性测试 |
| 3.5 优化算法性能测试及选取准则 |
| 3.5.1 单目标优化算法性能测试 |
| 3.5.1.1 二维单目标优化 |
| 3.5.1.2 多维单目标优化 |
| 3.5.2 多目标优化算法性能测试 |
| 3.5.2.1 ZDT函数集优化测试 |
| 3.5.2.2 DTLZ函数集优化测试 |
| 3.5.3 优化算法选取准则 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 应用实例 |
| 4.1 T形波导功分器 |
| 4.2 同轴馈电矩形微带贴片天线 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（9）基于伯格斯模型的冻结黏土本构关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 冻土结构性研究 |
| 1.2.2 冻土蠕变模型研究现状 |
| 1.2.3 冻土考虑损伤的蠕变模型研究现状 |
| 1.3 研究目标、研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 人工冻结黏土单轴抗压试验及分析 |
| 2.1 冻土单轴抗压强度的理论分析 |
| 2.1.1 冻土强度的本质 |
| 2.1.2 冻土强度的研究方法 |
| 2.2 人工冻结黏土单轴抗压试验 |
| 2.2.1 试样的制备与养护 |
| 2.2.2 试验过程及方法 |
| 2.3 冻结黏土单轴抗压强度试验结果分析 |
| 2.3.1 分析温度对抗压强度、弹性模量、泊松比的影响 |
| 2.3.2 对比幂函数和指函数模型对冻结黏土应力-应变关系的描述效果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 人工冻结黏土单轴蠕变试验及分析 |
| 3.1 流变机理 |
| 3.1.1 冻土的蠕变性 |
| 3.1.2 冻土结构缺陷的形成与发展 |
| 3.2 人工冻土单轴蠕变试验 |
| 3.2.1 单轴蠕变试验方案 |
| 3.2.2 单轴蠕变试验过程及方法 |
| 3.3 试验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 建立考虑损伤的伯格斯蠕变本构模型 |
| 4.1 流变模型的理论 |
| 4.1.1 流变模型基本元件 |
| 4.1.2 基本元件组合 |
| 4.2 考虑损伤的伯格斯蠕变本构模型的推导 |
| 4.2.1 考虑损伤的伯格斯蠕变本构模型参数的确定 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 本构模型的遗传算法优化反演 |
| 5.1 遗传算法理论及实现 |
| 5.1.1 遗传算法的基本原理 |
| 5.1.2 遗传算法的基本流程 |
| 5.1.3 遗传算法的特点 |
| 5.2 Matlab的遗传算法实现 |
| 5.2.1 冻土未损伤反演参数实现的代码 |
| 5.2.2 冻土发生损伤反演参数实现的代码 |
| 5.2.3 相关系数R计算的实现的代码 |
| 5.3 考虑损伤的伯格斯本构模型的遗传算法的反演及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 工程实例 |
| 6.1 刘庄矿地下90~100m土层的拟合 |
| 6.2 刘庄矿地下340~349m土层的拟合 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（10）分布式MIMO雷达波形设计与GPU信号处理平台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外相关技术发展状况 |
| 1.3 本论文结构安排 |
| 第二章 分布式MIMO雷达信号处理算法与GPU编程原理 |
| 2.1 分布式MIMO雷达基本原理 |
| 2.2 分布式MIMO雷达信号处理算法 |
| 2.2.1 数字波束形成算法 |
| 2.2.2 匹配滤波算法 |
| 2.2.3 动目标检测算法 |
| 2.2.4 恒虚警检测算法 |
| 2.2.5 多节点搜索合成算法 |
| 2.3 基于GPU的分布式MIMO雷达信号处理平台 |
| 2.3.1 分布式MIMO雷达异构计算信号处理平台 |
| 2.3.2 CUDA编程模型 |
| 2.3.3 CUDA核函数和库函数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分布式MIMO雷达正交波形设计 |
| 3.1 正交波形设计准则 |
| 3.2 正交二相码设计 |
| 3.2.1 正交多相码的遗传算法优化 |
| 3.2.2 基于Walsh矩阵约束的正交多相码的遗传算法优化 |
| 3.3 混合编码信号的设计 |
| 3.3.1 线性调频信号 |
| 3.3.2 混合编码信号 |
| 3.4 信号的模糊函数 |
| 3.4.1 线性调频信号的模糊函数 |
| 3.4.2 正交相位编码的模糊函数 |
| 3.5 分布式MIMO雷达波形特性仿真 |
| 3.5.1 线性调频信号波形仿真 |
| 3.5.2 二相码信号波形仿真 |
| 3.5.3 线性调频-二相码混合信号波形仿真 |
| 3.5.4 二相码-线性调频混合信号波形仿真 |
| 3.6 分布式MIMO雷达变长编码波形设计 |
| 3.7 分布式MIMO雷达波形选择原则 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 分布式MIMO雷达GPU信号处理平台设计与实现 |
| 4.1 平台系统参数 |
| 4.1.1 信号处理参数 |
| 4.1.2 系统软硬件参数 |
| 4.2 分布式MIMO雷达GPU信号处理平台设计 |
| 4.2.1 信号处理平台GPU内存管理设计 |
| 4.2.2 信号处理平台信号处理流程设计 |
| 4.2.3 信号处理平台软件架构设计 |
| 4.2.4 信号处理平台软件模块设计 |
| 4.3 分布式MIMO雷达单节点信号处理算法GPU实现 |
| 4.3.1 波束形成算法的GPU实现 |
| 4.3.2 匹配滤波算法的GPU实现 |
| 4.3.3 MTD算法的GPU实现 |
| 4.3.4 CFAR检测算法的GPU实现 |
| 4.4 分布式MIMO雷达多节点联合工作GPU实现 |
| 4.5 分布式MIMO雷达信号处理软件终端设计 |
| 4.5.1 信号处理后端和显示控制前端交互程序设计 |
| 4.5.2 雷达显示终端 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 研究工作不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、基于MATLAB的遗传算法实现（论文参考文献）
- [1]基于虚拟仿真的焊接机器人无碰撞路径及轨迹优化研究[D]. 杨丽婷. 华东交通大学, 2021(01)
- [2]复合地基智能综合优选系统研究[D]. 陈新岩. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究[D]. 吉巧丽. 吉林大学, 2021
- [4]城市区域交通信号协调优化控制策略研究及仿真[D]. 张诗煜. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [5]水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究[D]. 张自建. 江西理工大学, 2021(01)
- [6]混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究[D]. 樊兆明. 吉林大学, 2021(01)
- [7]基于视觉伺服的机械臂智能控制系统设计[D]. 曹家军. 大连理工大学, 2021(01)
- [8]基于电磁仿真系统的多自由度、多目标快速优化方法研究[D]. 李文茜. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]基于伯格斯模型的冻结黏土本构关系研究[D]. 纪安康. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [10]分布式MIMO雷达波形设计与GPU信号处理平台研究[D]. 郭家旺. 电子科技大学, 2021(01)