| 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 |
