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埋地燃气钢制管道腐蚀防护综合评价系统的研究与开发

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 概述第10-14页
   ·管道腐蚀检测研究的意义第10页
   ·管道腐蚀防护系统失效的研究历史与现状第10-13页
     ·管道腐蚀防护系统的作用机理第10-11页
     ·管道腐蚀防护系统运行状况的检测方法第11-12页
     ·综合评价的意义与作用第12-13页
   ·课题来源第13页
   ·课题主要研究内容第13页
   ·本章小结第13-14页
第2章 埋地管道腐蚀防护状况综合评价模型的建立第14-37页
   ·神经网络的起源与现状第14-15页
   ·本课题选择的神经网络第15-20页
   ·遗传算法的起源与现状第20-21页
   ·本课题选择的遗传算法第21-22页
     ·采用十进制浮点数编码第21页
     ·优良个体直接进化第21-22页
     ·本课题的选择第22页
   ·神经网络与遗传算法结合的方式第22-23页
     ·用于神经网络的连接权值训练第23页
     ·用于神经网络的结构优化训练第23页
     ·同时优化神经网络的权值和结构第23页
   ·本课题中的选择及其算法流程第23-30页
     ·神经网络训练流程第24-29页
     ·神经网络计算流程第29-30页
   ·综合评价模型算例应用第30-35页
     ·算例介绍第30页
     ·网络结构与训练参数第30-31页
     ·训练样本第31页
     ·训练结果第31-32页
     ·待评价数据及评价结果第32-34页
     ·评价结果分析第34-35页
   ·本章小结第35-37页
第3章 系统底层模块设计第37-95页
   ·.NET FRAMEWORK介绍第37页
   ·系统模块详述第37-72页
     ·模块表第37-38页
     ·数据输入输出处理模块第38-39页
     ·系统向导对话框模板第39-50页
     ·系统遗传算法及神经网络数学运算模块第50-72页
   ·系统主程序第72-94页
     ·主窗体MainForm 类第72-83页
     ·添加新检测仪器AddEquipment 类第83-84页
     ·综合评价Assessment 类第84页
     ·评价初始化AssessmentInitial 类第84-85页
     ·导入检测数据ImportSurveyData 类第85-86页
     ·导入安全法规标准ImportStandard 类第86-87页
     ·新建埋地管线NewPipe 类第87-88页
     ·新建检测管段NewSegment 类第88-89页
     ·新建检测工程NewSurvey 类第89-90页
     ·生成报表Reporting 类第90-93页
     ·系统初始化SysInitial 类第93页
     ·系统备份与恢复SystemBackup 类第93-94页
   ·本章小结第94-95页
第4章 综合评价系统的数据库结构第95-99页
   ·数据库结构设计第95-98页
     ·综合信息表第96-97页
     ·检测数据表第97-98页
   ·本章小结第98-99页
第5章 综合评判系统的功能结构第99-129页
   ·软件界面介绍第99页
   ·系统框架设计第99-100页
     ·软件操作对象第99-100页
     ·软件评判对象第100页
   ·系统功能设计第100-101页
   ·软件功能详述第101-122页
     ·程序表第101页
     ·文件表第101页
     ·安装与初始化第101-102页
     ·功能表第102-103页
     ·系统初始化第103-104页
     ·添加埋地管线第104-105页
     ·添加检测工程第105-106页
     ·添加检测管段第106-107页
     ·添加检测仪器第107页
     ·添加安全法规标准第107-108页
     ·查看检测数据第108-110页
     ·查看检测仪器第110页
     ·查看安全法规标准第110-111页
     ·查看当前检测数据所在的埋地管线第111页
     ·查看当前检测数据所在的检测工程第111-112页
     ·查看当前检测数据所在的检测管段第112页
     ·查看当前检测数据所在的数据索引第112页
     ·修改数据第112-113页
     ·删除数据第113-114页
     ·导入检测数据第114页
     ·导入数据库第114-115页
     ·导出部分数据第115-116页
     ·导出/导入所有数据第116-117页
     ·数据曲线绘制第117-118页
     ·保存数据曲线第118-119页
     ·神经网络训练第119-120页
     ·神经网络综合评价第120-121页
     ·数据报表生成第121-122页
   ·系统应用实例第122-128页
     ·上海赛科石化有限公司消防管道检测项目第122-125页
     ·海南东方-海口输气管道在役全面检测项目第125-128页
   ·本章小结第128-129页
总结与展望第129-131页
参考文献第131-134页
计算机软件著作权第134-135页
致谢第135页

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