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矿井通风系统可靠性评价方法研究及软件实现

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-24页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 通风系统可靠性评价研究现状第11-20页
        1.2.1 可靠性理论在国内外相关领域的研究现状第11-12页
        1.2.2 可靠性理论在国内外矿井通风领域的研究现状第12-13页
        1.2.3 通风系统可靠性评价指标体系国内外研究现状第13-14页
        1.2.4 通风系统可靠性评价方法国内外研究现状第14-20页
    1.3 矿井通风系统可靠性评价的目的和意义第20-21页
        1.3.1 本文研究的目的第20页
        1.3.2 本文研究的意义第20-21页
    1.4 本文研究的主要内容及技术路线第21-24页
        1.4.1 本文研究的主要内容第21-22页
        1.4.2 本文的主要技术路线第22-24页
第二章 矿井通风系统可靠性评价指标体系的建立第24-50页
    2.1 矿井通风系统概述第24-25页
    2.2 安全性、可靠性、稳定性及优化的概念分析第25-26页
    2.3 通风系统可靠性定义及指标选取原则第26-28页
        2.3.1 通风系统可靠性定义第26-27页
        2.3.2 可靠性指标选取原则第27-28页
    2.4 通风系统可靠性指标选取分析第28-36页
    2.5 可靠性指标量化及最优值分析第36-48页
        2.5.1 通风系统可靠性指标量化分析第36-46页
        2.5.2 通风系统可靠性指标最优值分析第46-48页
    2.6 本章小结第48-50页
第三章 矿井通风系统可靠性评价数学模型第50-62页
    3.1 主成分分析法理论第50-54页
        3.1.1 主成分分析法的基本思想第50页
        3.1.2 主成分的定义第50-51页
        3.1.3 主成分的求法及性质第51-53页
        3.1.4 主成分的个数选取标准第53页
        3.1.5 主成分分析法在本文中的应用第53-54页
    3.2 灰色关联分析法理论第54-56页
        3.2.1 灰色关联分析的基本思想第54页
        3.2.2 灰色关联分析的过程第54-55页
        3.2.3 灰色关联度指标权重的分析第55-56页
    3.3 学习向量量化神经网络模型第56-59页
        3.3.1 学习向量量化网络的基本思想第56页
        3.3.2 学习向量量化网络的工作原理第56-57页
        3.3.3 学习向量量化网络的学习算法第57-59页
    3.4 本章小结第59-62页
第四章 通风系统可靠性评价模型实验仿真第62-68页
    4.1 样本选取原则第62-63页
    4.2 通风系统可靠性指标 PCA第63-66页
    4.3 基于 GRA 的通风系统可靠性判定第66页
    4.4 LVQ 神经网络训练过程第66-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第五章 矿井通风系统可靠性评价软件开发第68-72页
    5.1 矿井通风系统可靠性评价软件可行性研究第68页
    5.2 矿井通风系统可靠性评价软件概要第68-70页
        5.2.1 通风系统可靠性评价软件特点第68-69页
        5.2.2 通风系统可靠性评价软件使用方法第69-70页
    5.3 矿井通风系统可靠性评价软件设计第70-72页
        5.3.1 通风系统可靠性评价软件前台设计第70页
        5.3.2 通风系统可靠性评价软件后台设计第70-72页
第六章 通风系统可靠性评价软件在李家窑矿的应用第72-84页
    6.1 矿井概况第72-74页
    6.2 通风阻力测定第74-77页
    6.3 李家窑矿通风系统可靠性评价第77-81页
    6.4 本章小结第81-84页
第七章 主要结论与建议第84-86页
    7.1 本文主要结论第84-85页
    7.2 本文存在的不足与建议第85-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-92页
攻读学位期间发表的学术论文目录第92-94页
附录:GUI 代码第94-109页

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