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往复式混输泵瞬时流量特性的混合概率建模研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
主要缩写与符号说明第13-17页
1 绪论第17-36页
    1.1 多相混输工艺概述第17-19页
    1.2 往复式混输泵概述第19-20页
    1.3 往复式混输泵瞬时流量建模研究现状第20-28页
        1.3.1 输送不可压缩介质的瞬时流量模型第21-25页
        1.3.2 输送可压缩多相混合介质的瞬时流量模型第25-28页
    1.4 高斯过程回归概述第28-33页
        1.4.1 数据驱动建模概述第28-29页
        1.4.2 高斯过程建模研究现状第29-31页
        1.4.3 高斯过程回归模型第31-33页
    1.5 本文研究内容第33-36页
2 往复式混输泵性能测试系统设计第36-57页
    2.1 引言第36-37页
    2.2 性能测试系统设计要求第37-43页
        2.2.1 试验装置和方法的总体要求第38页
        2.2.2 主要性能参数的测量要求第38-42页
        2.2.3 混输特性试验的主要操作要求第42-43页
    2.3 性能测试系统设计第43-50页
        2.3.1 系统管路设计第43-45页
        2.3.2 数据采集和处理系统设计第45-50页
    2.4 瞬时流量特性试验第50-56页
        2.4.1 不同含气率下泵腔瞬时流量参数测试第51-53页
        2.4.2 不同进口压力下泵腔瞬时流量参数测试第53-54页
        2.4.3 不同出口压力下泵腔瞬时流量参数测试第54-56页
    2.5 本章小结第56-57页
3 基于CFD和GPR的瞬时流量特性混合概率建模第57-80页
    3.1 引言第57-60页
    3.2 瞬时流量特性CFD数值建模方法第60-65页
        3.2.1 CFD建模理论概述第60-63页
        3.2.2 瞬时流量特性CFD暂态模型第63-65页
    3.3 瞬时流量特性混合概率建模方法第65-68页
        3.3.1 局部GPR模型第65-66页
        3.3.2 集成CFD和GPR的混合概率模型第66-68页
    3.4 性能评价指标第68-69页
    3.5 结果与讨论第69-79页
        3.5.1 仿真结果与讨论第69-76页
        3.5.2 实验结果与讨论第76-79页
    3.6 本章小结第79-80页
4 基于GPR的瞬时排出流量特性自适应混合概率建模第80-94页
    4.1 引言第80-82页
    4.2 自适应GPR混合概率建模方法第82-86页
        4.2.1 局部GPR自选择模型第82-83页
        4.2.2 即时GPR模型第83-84页
        4.2.3 自适应GPR混合概率模型第84-86页
    4.3 结果与讨论第86-93页
    4.4 本章小结第93-94页
5 基于GPR和过程知识的瞬时排出流量特性混合概率建模第94-110页
    5.1 引言第94-95页
    5.2 往复式混输泵过程知识分析第95-96页
    5.3 GPR概率信息分析第96-98页
    5.4 集成GPR和过程知识的分阶段混合概率建模方法第98-101页
        5.4.1 阶段识别方法第98-99页
        5.4.2 分阶段混合概率建模方法第99-101页
    5.5 结果与讨论第101-109页
        5.5.1 阶段识别结果与讨论第102-104页
        5.5.2 分阶段建模结果与讨论第104-109页
    5.6 本章小结第109-110页
6 基于主动学习和GPR的瞬时流量特性混合概率建模第110-136页
    6.1 引言第110-112页
    6.2 主动学习建模方法第112-113页
    6.3 GPR传统学习建模第113-115页
    6.4 基于GPR方差准则的主动学习第115-125页
        6.4.1 主动学习建模方法第115-118页
        6.4.2 学习结果与讨论第118-125页
    6.5 基于GPR相对方差准则的主动学习第125-131页
        6.5.1 主动学习建模方法第125-127页
        6.5.2 学习结果与讨论第127-131页
    6.6 瞬时流量特性预测结果与讨论第131-135页
    6.7 本章小结第135-136页
7 总结与展望第136-140页
    7.1 全文总结第136-138页
    7.2 研究展望第138-140页
参考文献第140-152页
作者简历及在学期间所取得的科研成果第152页

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