油轮货油加温操作系统的设计与开发
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·文献综述 | 第11-14页 |
| ·货油加温方向国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·背景知识介绍 | 第14-23页 |
| ·油轮简介 | 第14-17页 |
| ·货油简介 | 第17-18页 |
| ·油船加热设备与管系 | 第18-20页 |
| ·货油加温简介 | 第20-22页 |
| ·货油加温的影响因素 | 第22-23页 |
| ·本论文所做得主要工作 | 第23-25页 |
| 第2章 人工神经网络原理简介 | 第25-37页 |
| ·人工神经网络的介绍 | 第25-30页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第25-28页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第28-30页 |
| ·BP神经网络简介 | 第30-37页 |
| ·BP网络结构 | 第30-31页 |
| ·BP网络学习公式推导 | 第31-36页 |
| ·BP神经网络模型计算公式总结 | 第36-37页 |
| 第3章 加热时间计算模型分析 | 第37-60页 |
| ·样本选取 | 第37-42页 |
| ·样本收集 | 第37-38页 |
| ·样本分析与参数选取 | 第38-42页 |
| ·BP神经网络算法应用途径 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络算法编译 | 第43-49页 |
| ·确定BP神经网络结构 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络算法流程图 | 第44-45页 |
| ·算法的变量 | 第45-46页 |
| ·算法函数编译 | 第46-49页 |
| ·网络的训练与仿真 | 第49-59页 |
| ·网络参数选定 | 第49-50页 |
| ·数据预处理 | 第50-53页 |
| ·网络训练仿真与误差分析 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 货油加热时间与耗油量模型分析 | 第60-70页 |
| ·耗油量数据收集 | 第60-62页 |
| ·数学模型选择 | 第62-65页 |
| ·蒸汽压力0.4MPa工况下模型 | 第62-63页 |
| ·蒸汽压力0.35MPa工况下模型 | 第63-65页 |
| ·耗油量误差分析 | 第65-70页 |
| 第5章 货油加温软件开发 | 第70-77页 |
| ·准备工作 | 第70-71页 |
| ·软件开发 | 第71-77页 |
| ·训练模块开发 | 第73-74页 |
| ·计算模块开发 | 第74-77页 |
| 第6章 结论与展望 | 第77-78页 |
| ·结论 | 第77页 |
| ·不足与展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 研究生履历 | 第82页 |
