基于改进BP神经网络的调节阀阀芯型面优化设计与研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 人工神经网络的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 神经网络融合遗传算法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 阀芯型面优化的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 目前存在的问题分析 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究的目的与意义 | 第17页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 调节阀的性能及优化方法研究 | 第19-35页 |
| 2.1 调节阀的性能分析 | 第19-22页 |
| 2.1.1 流量特性分析 | 第19-22页 |
| 2.1.2 流阻特性分析 | 第22页 |
| 2.2 阀芯型面对调节阀主要工作性能的影响分析 | 第22-24页 |
| 2.2.1 阀芯型面对流量特性的影响 | 第22-24页 |
| 2.2.2 阀芯型面对流阻特性的影响 | 第24页 |
| 2.3 BP神经网络与遗传算法的融合分析 | 第24-33页 |
| 2.3.1 BP神经网络数学模型 | 第24-30页 |
| 2.3.2 遗传算法应用研究 | 第30-32页 |
| 2.3.3 BP神经网络融合遗传算法的研究 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 调节阀内部流场特性分析与研究 | 第35-53页 |
| 3.1 计算流体动力学的模块分析 | 第35-37页 |
| 3.2 内部流场几何模型的建立 | 第37-41页 |
| 3.2.1 网格划分 | 第37-38页 |
| 3.2.2 求解设置 | 第38页 |
| 3.2.3 内部流场湍流模型的设置 | 第38-40页 |
| 3.2.4 物理参数及边界条件设置 | 第40-41页 |
| 3.3 内部流场仿真结果分析 | 第41-43页 |
| 3.3.1 收敛性分析 | 第41页 |
| 3.3.2 速度场和压力场分析 | 第41-42页 |
| 3.3.3 流场特性分析 | 第42-43页 |
| 3.4 BP神经网络训练样本的获取 | 第43-50页 |
| 3.4.1 输入量的提取与表示 | 第43-47页 |
| 3.4.2 输出量的确定 | 第47-48页 |
| 3.4.3 训练集的设计 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-53页 |
| 第四章 阀芯型面BP神经网络模型的构建及仿真分析 | 第53-67页 |
| 4.1 阀芯型面BP神经网络模型的构建 | 第53-56页 |
| 4.1.1 输入输出量的处理 | 第53-54页 |
| 4.1.2 隐含层数目及其节点数的设定 | 第54-55页 |
| 4.1.3 网络样本的选取及数据预处理 | 第55-56页 |
| 4.1.4 初始权值和阈值的选取 | 第56页 |
| 4.2 优化BP网络算法的设计及实现 | 第56-60页 |
| 4.2.1 编码方案的设计 | 第57页 |
| 4.2.2 初始种群的设定 | 第57页 |
| 4.2.3 适应度函数的确定 | 第57-58页 |
| 4.2.4 遗传操作的设计 | 第58-59页 |
| 4.2.5 BP神经网络的优化 | 第59-60页 |
| 4.3 BP神经网络训练及预测结果分析 | 第60-66页 |
| 4.3.1 改进前BP神经网络的仿真 | 第60-63页 |
| 4.3.2 改进后BP神经网络的仿真 | 第63-65页 |
| 4.3.3 改进前后BP神经网络仿真结果对比分析 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 调节阀阀芯型面优化设计 | 第67-77页 |
| 5.1 阀芯型面优化数学模型的建立 | 第67-70页 |
| 5.1.1 优化设计方法 | 第67-68页 |
| 5.1.2 设计变量的选择 | 第68页 |
| 5.1.3 约束条件的确定 | 第68-69页 |
| 5.1.4 目标函数的确定 | 第69-70页 |
| 5.2 基于MATLAB的阀芯型面优化 | 第70-71页 |
| 5.2.1 阀芯型面优化函数的确定 | 第70-71页 |
| 5.2.2 最佳阀芯型面优化方案的确定 | 第71页 |
| 5.3 调节阀阀芯型面优化结果分析 | 第71-76页 |
| 5.3.1 优化前后阀芯型面对比分析 | 第71-72页 |
| 5.3.2 优化后内部流场分析 | 第72-74页 |
| 5.3.3 优化前后流量系数和流阻系数对比分析 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目 | 第85页 |
