锅炉炉膛三维温度场重建技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| ·相关研究领域及其发展现状 | 第12-18页 |
| ·温度场测量方法综述 | 第12-14页 |
| ·基于图像处理的火焰检测技术发展现状 | 第14-17页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文的内容结构 | 第18-19页 |
| 第二章 火焰测量系统组成及其测温原理 | 第19-33页 |
| ·火焰检测系统的组成 | 第19-20页 |
| ·测温原理 | 第20-29页 |
| ·比色测温原理 | 第20-24页 |
| ·BP 神经网络测温原理 | 第24-28页 |
| ·改进的神经网络BP 测温原理 | 第28-29页 |
| ·辐射图像的数字化 | 第29-31页 |
| ·系统的标定 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 炉膛三维温度场重建算法的研究 | 第33-49页 |
| ·三维温度场求解模型的建立 | 第33-38页 |
| ·三维温度场求解参量的确定 | 第38-48页 |
| ·参数AE 求解 | 第38-43页 |
| ·参数D 求解 | 第43-46页 |
| ·参数α求解 | 第46页 |
| ·参数T CCD 求解 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 炉膛三维温度场重建仿真及结果分析 | 第49-62页 |
| ·基于火焰辐射能图片的温度转换算法 | 第49-55页 |
| ·比色法 | 第50-51页 |
| ·BP 神经网络法 | 第51-55页 |
| ·锅炉火焰三维温度场的仿真 | 第55-59页 |
| ·比色法 | 第55-56页 |
| ·BP 神经网络法 | 第56-57页 |
| ·改进的BP 神经网络法 | 第57-59页 |
| ·仿真结果与分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 1、结论 | 第62页 |
| 2、创新点 | 第62-63页 |
| 3、未来工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
