| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·本课题研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究动态 | 第8-9页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 凝汽器的作用和基本理论 | 第10-18页 |
| ·凝汽器的作用及重要性 | 第10-11页 |
| ·凝汽器的传热过程 | 第11-12页 |
| ·凝汽器的基本理论 | 第12-17页 |
| ·平衡方程式 | 第12页 |
| ·冷却水温升及冷却水出口温度 | 第12-13页 |
| ·传热端差 | 第13页 |
| ·对数平均温差 | 第13页 |
| ·凝汽器压力的确定 | 第13-14页 |
| ·传热系数的计算 | 第14-16页 |
| ·凝汽器结构参数的计算 | 第16-17页 |
| ·冷却水进口温度 | 第17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 相关参数对凝汽器真空影响的分析 | 第18-28页 |
| ·凝汽器真空理论概述 | 第18-19页 |
| ·冷却水温对凝汽器真空影响的理论分析 | 第19页 |
| ·冷却面积对凝汽器真空的影响 | 第19-20页 |
| ·汽轮机排汽量对凝汽器真空影响的理论分析 | 第20-22页 |
| ·冷却水量对凝汽器真空影响的理论分析 | 第22-23页 |
| ·水侧管壁清洁度对凝汽器真空的影响 | 第23-24页 |
| ·真空系统严密性对凝汽器真空影响的理论分析 | 第24-26页 |
| ·凝结水水位的影响 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 BP 神经网络的基本原理及结构设计 | 第28-44页 |
| ·人工神经元模型 | 第28-30页 |
| ·神经网络的工作过程 | 第30-31页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第31-35页 |
| ·BP 算法的原理 | 第31-34页 |
| ·BP 网络的学习过程 | 第34-35页 |
| ·BP 经网络的结构设计及参数选择分析 | 第35-40页 |
| ·BP 神经网络层数的确定 | 第37页 |
| ·BP 神经网络中节点数的确定 | 第37-40页 |
| ·输入层节点数的确定 | 第37-38页 |
| ·输出层节点数的确定 | 第38页 |
| ·隐含层节点数的确定 | 第38-40页 |
| ·BP 神经网络样本的选择及处理 | 第40-42页 |
| ·样本的选择 | 第40-41页 |
| ·样本的数据处理 | 第41-42页 |
| ·BP 神经网络初始权值的选择 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 第五章 基于 BP 神经网络的凝汽器真空模型的建立 | 第44-54页 |
| ·建立凝汽器模型的理论基础 | 第44-45页 |
| ·建立模型的目的 | 第45页 |
| ·凝汽器的数据测点与评判指标 | 第45-46页 |
| ·单因素影响下的凝汽器模型的建立 | 第46-49页 |
| ·冷却水入口水温与真空关系模型 | 第46-47页 |
| ·汽轮机排汽量与真空关系模型 | 第47-48页 |
| ·凝结水水位与真空关系模型 | 第48-49页 |
| ·基于 BP 神经网络的综合因素的凝汽器模型的建立 | 第49-53页 |
| ·数据的获取与处理 | 第49-50页 |
| ·隐层结构及学习目标的确定 | 第50页 |
| ·模型的建立 | 第50-52页 |
| ·结果分析 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 在校期间发表论文和参加科研情况 | 第60页 |