| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·本文背景、意义 | 第10-11页 |
| ·确定学习理论 | 第11页 |
| ·并行计算与 GPU | 第11-12页 |
| ·本文研究内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 轴流压气机旋转失速与确定学习理论 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·轴流压气机旋转失速 | 第14-19页 |
| ·航空涡扇发动机简介 | 第14-15页 |
| ·压气机旋转失速 | 第15-18页 |
| ·流动不稳定性建模与 Mansoux 模型介绍 | 第18-19页 |
| ·确定学习理论与动态模式识别 | 第19-24页 |
| ·RBF 神经网络 | 第20-21页 |
| ·RBF 神经网络的持续激励性质 | 第21页 |
| ·离散系统的确定学习 | 第21-22页 |
| ·动态模式识别 | 第22-24页 |
| ·确定学习在旋转失速检测的应用 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于 GPU 的大规模并行计算 | 第26-36页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·GPU 体系结构介绍 | 第26-31页 |
| ·GPU 硬件特点与性能 | 第26-28页 |
| ·CPU-GPU 异构计算 | 第28-29页 |
| ·GPU 应用开发环境 | 第29-31页 |
| ·MATLAB 与 Jacekt Engine 并行平台介绍 | 第31-34页 |
| ·Jacket Engine 平台介绍 | 第31-32页 |
| ·gfor-gend 并行结构 | 第32-33页 |
| ·Jacket Engine 矩阵运算 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 动态模式识别算法的 GPU 平台并行化 | 第36-46页 |
| ·确定学习与基于 CPU 的并行计算方案 | 第36-37页 |
| ·基于 GPU 的动态模式识别算法并行化移植 | 第37-43页 |
| ·算法并行化总体方案 | 第38-39页 |
| ·RBF 神经网络计算的并行化 | 第39-40页 |
| ·状态估计值计算的并行化 | 第40-42页 |
| ·多模式识别的并行化 | 第42-43页 |
| ·并行化结果与性能分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于 GPU 平台的压气机旋转失速检测系统设计 | 第46-58页 |
| ·压气机旋转失速检测系统整体框架 | 第46-47页 |
| ·基于 LabVIEW 的压气机数据采集 | 第47-48页 |
| ·压气机旋转失速检测离线系统的设计与实现 | 第48-57页 |
| ·MATLAB GUI 介绍 | 第49-50页 |
| ·离线学习子系统 | 第50-53页 |
| ·离线识别子系统 | 第53-55页 |
| ·系统运行 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |