| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 管道泄露检测的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 管道泄漏检测技术方法综述 | 第13-17页 |
| 1.3.1 基本检测方法 | 第13-17页 |
| 1.3.2 性能指标 | 第17页 |
| 1.4 课题的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 气体管道模型建立 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 气体管道模型基本方程 | 第18-23页 |
| 2.2.1 气体状态方程 | 第18页 |
| 2.2.2 连续性方程 | 第18-19页 |
| 2.2.3 运动方程 | 第19-20页 |
| 2.2.4 能量方程 | 第20-23页 |
| 2.2.5 气体管道模型 | 第23页 |
| 2.3 气体的热物性参数计算 | 第23-26页 |
| 2.4 管道泄漏过程分析 | 第26-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于机理模型的天然气管道泄漏检测 | 第29-49页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于稳态模型的泄漏检测法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 稳态管道泄漏模型的建立 | 第29-30页 |
| 3.2.2 稳态管道泄漏模型的求解 | 第30-32页 |
| 3.3 基于瞬态模型的泄漏检测法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 泄漏对管道参数的影响 | 第32-34页 |
| 3.3.2 瞬态模型的建立与求解 | 第34-37页 |
| 3.4 基于模型法的气体管道泄漏检测及定位 | 第37-40页 |
| 3.5 参数对管道泄漏定位的影响与修正 | 第40-43页 |
| 3.5.1 时间滞后补偿 | 第40-41页 |
| 3.5.2 摩阻分布不均对泄漏定位的影响 | 第41-43页 |
| 3.6 模型法在天然气管道泄漏检测与定位中的应用 | 第43-48页 |
| 3.7 小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于遗传算法优化神经网络的天然气管道泄漏检测研究 | 第49-80页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 BP神经网络概述 | 第49-57页 |
| 4.2.1 人工神经网络原理 | 第49-53页 |
| 4.2.2 BP神经网络概述及网络逼近能力 | 第53-57页 |
| 4.3 遗传算法 | 第57-63页 |
| 4.3.1 遗传算法的基本思想与操作原理 | 第57-59页 |
| 4.3.2 遗传算法的实现技术 | 第59-61页 |
| 4.3.3 遗传算法的模式理论 | 第61-63页 |
| 4.4 遗传算法的改进 | 第63-71页 |
| 4.4.1 对基本遗传算法的改进方案 | 第63-68页 |
| 4.4.2 两种算法在函数优化中的比较分析 | 第68-70页 |
| 4.4.3 遗传算法优化神经网络 | 第70-71页 |
| 4.5 遗传算法优化神经网络参数设置 | 第71-74页 |
| 4.5.1 神经网络各参数的确定 | 第71-74页 |
| 4.5.2 遗传算法各参数的确定 | 第74页 |
| 4.6 遗传算法优化神经网络在天然气管道泄漏检测中的应用 | 第74-79页 |
| 4.7 小结 | 第79-80页 |
| 第五章 基于粒子群优化神经网络的天然气管道泄漏检测研究 | 第80-109页 |
| 5.1 引言 | 第80页 |
| 5.2 粒子群优化算法及其理论基础 | 第80-90页 |
| 5.2.1 粒子群优化算法的数学描述 | 第80-84页 |
| 5.2.2 粒子群优化算法的拓扑结构分析 | 第84-86页 |
| 5.2.3 粒子群算法的搜索模式 | 第86-90页 |
| 5.3 粒子群优化算法参数分析 | 第90-94页 |
| 5.4 粒子群优化算法的改进 | 第94-104页 |
| 5.4.1 粒子群优化算法常用改进方法 | 第94-96页 |
| 5.4.2 本文改进的粒子群优化算法 | 第96-99页 |
| 5.4.3 两种算法在函数优化中的比较分析 | 第99-102页 |
| 5.4.4 改进粒子群算法优化神经网络 | 第102-104页 |
| 5.5 粒子群算法优化神经网络在天然气管道泄漏检测的应用 | 第104-108页 |
| 5.5.1 实验参数设置 | 第104-105页 |
| 5.5.2 仿真结果及结果分析 | 第105-108页 |
| 5.6 小结 | 第108-109页 |
| 结论 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-117页 |
| 发表文章目录 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 附件 | 第119-133页 |
