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单液流镍锌电池库伦效率建模及测试平台改进的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题来源与研究意义第11-13页
   ·单液流镍锌电池特性研究现状第13-14页
   ·广义动态模糊神经网络研究现状第14页
   ·遗传算法优化研究现状第14-15页
   ·本文主要工作第15-17页
第二章 基于GA的参数自适应GDFNN建模方法第17-34页
   ·本章引言第17页
   ·选取广义动态模糊神经网络的原因第17-18页
   ·GDFNN训练算法第18-24页
     ·GDFNN的结构第18页
     ·GDFNN的训练过程第18-23页
     ·GDFNN训练算法存在的问题第23-24页
   ·初始参数自适应训练算法设计第24-30页
     ·GA简介第24页
     ·GA适应度函数第24-28页
     ·GA求解过程第28-30页
   ·算法有效性验证第30-33页
     ·采用非线性函数生成数据验证第30-31页
     ·采用糖厂澄清工段数据验证第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 单液流镍锌电池库伦效率建模及分析第34-48页
   ·本章引言第34页
   ·单液流镍锌电池介绍第34-36页
   ·单液流镍锌电池测试实验第36-37页
   ·单液流镍锌电池电压曲线分析第37-38页
   ·单液流镍锌电池CE建模第38-41页
   ·单液流镍锌电池CE特性分析第41-47页
     ·充放电电流对于CE的影响第41-43页
     ·循环泵电压对于CE的影响第43-46页
     ·循环次数对于CE的影响第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 单液流镍锌电池测试平台的改进第48-61页
   ·本章引言第48页
   ·电解液循环泵第48-49页
   ·交流电压调节模块第49-51页
     ·LSA-H3P40YB交流调压模块外观第49-50页
     ·LSA-H3P40YB交流调压模块特性第50页
     ·LSA-H3P40YB交流调压模块参数第50-51页
   ·数模转换模块第51-53页
     ·PCF8591芯片第51页
     ·PCF8591引脚定义第51-52页
     ·PCF8591芯片控制字第52页
     ·PCF8591芯片D/A转换特性第52-53页
   ·控制芯片及程序设计第53-59页
     ·Freescale MC9S12XS128芯片概述第53页
     ·循环泵电压调节器系统第53-54页
     ·循环泵电压调节器程序设计第54-59页
   ·电压调节器效果测试第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第五章 结论与展望第61-63页
   ·论文工作总结第61-62页
   ·存在的问题及展望第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间发表论文情况第67页

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