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燃烧反应动力学中的灵敏性和不确定性分析

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-33页
    1.1 燃烧反应动力学的发展第11-16页
        1.1.1 理论计算发展第11-13页
        1.1.2 实验发展第13-14页
        1.1.3 模型发展第14-16页
    1.2 不确定性和灵敏性分析第16-22页
        1.2.1 不确定性和灵敏性分析的背景介绍第16-18页
        1.2.2 不确定性和灵敏性分析方法简介第18-22页
    1.3 本论文的研究目标与意义第22-24页
    参考文献第24-33页
第2章 利用人工神经网络加速全局灵敏性分析第33-63页
    2.1 背景介绍第33-34页
    2.2 理论方法第34-39页
        2.2.1 基于人工神经网络的全局灵敏性分析算法第34-38页
        2.2.2 剩余影响第38-39页
        2.2.3 软件介绍第39页
    2.3 测试样例第39-43页
        2.3.1 Sobol'g-function第39-40页
        2.3.2 主方程动力学模型第40-41页
        2.3.3 H_2/O_2预混点火模型第41-43页
    2.4 结果与讨论第43-57页
        2.4.1 Sobol'g-function第43-46页
        2.4.2 主方程动力学模型第46-48页
        2.4.3 H_2/O_2预混点火模型第48-57页
    2.5 本章小结第57-58页
    参考文献第58-63页
第3章 温度压力依赖的速率系数不确定性评估方法第63-87页
    3.1 背景介绍第63页
    3.2 方法介绍第63-70页
        3.2.1 直接随机取样方法评估速率系数不确定性第63-64页
        3.2.2 一个高效的评估速率系数不确定性的理论框架(HLD)第64-70页
    3.3 案例分析第70-75页
        3.3.1 直接随机取样方法评估速率系数不确定性的分析案例第70-72页
        3.3.2 HLD方法的分析案例第72-75页
    3.4 结果与讨论第75-82页
        3.4.1 直接随机取样方法评估速率系数不确定案例分析与讨论第75-76页
        3.4.2 HLD方法案例分析的结果与讨论第76-82页
    3.5 本章小结第82-84页
    参考文献第84-87页
第四章 利用灵敏性熵设计模型优化的实验第87-111页
    4.1 背景介绍第87页
    4.2 方法介绍第87-89页
        4.2.1 基于方差分解的全局灵敏性分析第87-88页
        4.2.2 灵敏性熵第88-89页
    4.3 实验和模型介绍第89页
        4.3.1 实验设计第89页
        4.3.2 实验装置第89页
    4.4 结果和讨论第89-106页
        4.4.1 输出目标的选择第90页
        4.4.2 灵敏性熵第90-100页
        4.4.3 实验不确定性的影响第100-102页
        4.4.4 模型优化第102-106页
    4.5 本章小结第106-107页
    参考文献第107-111页
第五章 模型辅助的实验数据校正第111-125页
    5.1 背景介绍第111页
    5.2 方法介绍第111-115页
        5.2.1 模型辅助的实验校正方法第112-114页
        5.2.2 基于同步辐射的分子束质谱中存在的系统误差第114-115页
    5.3 案例分析第115-117页
    5.4 结果讨论第117-120页
        5.4.1 实验设计结果第117-118页
        5.4.2 实验结果及修正第118-120页
    5.5 本章小结第120-121页
    参考文献第121-125页
第六章 总结与展望第125-127页
    6.1 总结第125页
    6.2 展望第125-127页
致谢第127-129页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第129页

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