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作动筒动密封测试系统设计与摩擦力试验研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-26页
    1.1 研究背景综述第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-22页
        1.2.1 国外研究现状第15-19页
        1.2.2 国内研究现状第19-22页
    1.3 课题研究目的及意义第22-23页
    1.4 课题研究内容第23页
    1.5 本章小结第23-26页
第2章 试验系统设计开发第26-42页
    2.1 试验系统功能要求第26-28页
        2.1.1 试验载体第26-27页
        2.1.2 试验系统要求第27-28页
    2.2 试验系统原理设计第28-33页
        2.2.1 压力模拟系统第29-30页
        2.2.2 速度模拟系统第30-31页
        2.2.3 环境模拟系统第31-33页
    2.3 关键元器件校核第33-40页
        2.3.1 压力模拟系统关键元件选型设计第33-36页
        2.3.2 环境模拟系统关键元件选型设计第36-40页
    2.4 本章小结第40-42页
第3章 试验系统仿真分析第42-60页
    3.1 试验系统压力工况仿真分析第42-48页
        3.1.1 试验系统压力工况仿真建模第42-44页
        3.1.2 仿真结果分析第44-48页
    3.2 试验系统速度工况仿真分析第48-50页
        3.2.1 试验系统速度工况仿真建模第48-49页
        3.2.2 仿真分析结果第49-50页
    3.3 试验系统温度工况仿真分析第50-56页
        3.3.1 试验系统温度工况仿真建模第50-54页
        3.3.2 仿真分析结果第54-56页
    3.4 试验系统振动工况仿真分析第56-58页
        3.4.1 试验系统振动工况仿真建模第56-57页
        3.4.2 仿真分析结果第57-58页
    3.5 本章小结第58-60页
第4章 试验系统往复密封摩擦力分析第60-86页
    4.1 试验数据采集与处理第60-67页
        4.1.1 试验数据采集第60-63页
        4.1.2 试验数据初步分析第63-64页
        4.1.3 基于系统辨识的试验数据预处理第64-67页
    4.2 基于高斯核函数的局部加权线性回归模型辨识第67-72页
        4.2.1 局部加权线性回归原理简介第67-70页
        4.2.2 模型求解第70-72页
    4.3 基于RBF神经网络的模型辨识第72-74页
        4.3.1 RBF神经网络基本原理第72-74页
        4.3.2 模型求解第74页
    4.4 基于支持向量回归的模型辨识第74-80页
        4.4.1 支持向量回归简介第75-79页
        4.4.2 模型求解第79-80页
    4.5 往复密封摩擦力分析第80-84页
        4.5.1 摩擦力-压力-速度模型第80-82页
        4.5.2 摩擦力-粗糙度-压力模型第82-83页
        4.5.3 摩擦力-粗糙度-速度模型第83-84页
    4.6 本章小结第84-86页
第5章 总结与展望第86-88页
    5.1 论文总结第86页
    5.2 工作展望第86-88页
参考文献第88-91页

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