| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 前言 | 第10-18页 |
| ·噪声的危害及小型柴油机噪声控制的意义 | 第10-13页 |
| ·噪声控制的相关法规 | 第10-12页 |
| ·研究小型柴油机排气消声器的意义 | 第12-13页 |
| ·排气消声器研究的现状 | 第13-17页 |
| ·理论研究 | 第14-16页 |
| ·优化设计研究 | 第16-17页 |
| ·目前消声器优化研究存在的问题 | 第17页 |
| ·本论文的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 ZS1105柴油机排气消声器的初步设计 | 第18-31页 |
| ·内燃机噪声概述 | 第18页 |
| ·内燃机排气噪声 | 第18-21页 |
| ·基频噪声 | 第19-20页 |
| ·管道内气柱共振噪声 | 第20页 |
| ·气缸亥姆霍兹共振噪声 | 第20-21页 |
| ·涡流噪声 | 第21页 |
| ·原机噪声及原机消声器消声效果 | 第21-23页 |
| ·排气噪声的产生 | 第23页 |
| ·消声器的初步设计 | 第23-29页 |
| ·必需的消声量频率特性 | 第24-25页 |
| ·ZS1105柴油机基本参数 | 第25-26页 |
| ·消声器基本参数的选择范围 | 第26-29页 |
| ·消声器结构的初步设计 | 第29-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第三章 ZS1105排气消声器的正交试验设计 #2(?) | 第31-36页 |
| ·正交试验及因素水平确定 | 第31-33页 |
| ·正交试验 | 第31页 |
| ·因素水平的确定 | 第31-33页 |
| ·消声器试验设备 | 第33-34页 |
| ·正交试验结果 | 第34-35页 |
| ·本章小节 | 第35-36页 |
| 第四章 应用人工神经网络优化消声器设计参数 | 第36-50页 |
| ·人工神经网络综述 | 第36-41页 |
| ·人工神经网络的发展史 | 第36-37页 |
| ·人工神经元模型 | 第37-38页 |
| ·神经网络的类型 | 第38-41页 |
| ·反相传播网络(Back-Propagation Network,简称B-P网络) | 第41-45页 |
| ·B—P网络的结构及数学描述 | 第41-42页 |
| ·B-P网络的训练学习及改进算法 | 第42-45页 |
| ·应用B—P网络优化排气消声器 | 第45-49页 |
| ·试验数据的标准化处理 | 第45-46页 |
| ·B—P网络的设计 | 第46-47页 |
| ·B—P网络的训练 | 第47-48页 |
| ·网络精度和预测能力的检验 | 第48页 |
| ·神经网络的应用 | 第48-49页 |
| ·本章小节 | 第49-50页 |
| 第五章 神经网络优化后的消声器试验 | 第50-52页 |
| ·神经网络优化的消声器结构 | 第50页 |
| ·试验结果及分析 | 第50-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第56页 |