| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 离心泵性能预测的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 水力损失法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 流场分析法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 神经网络法 | 第15-17页 |
| 1.3 本课题研究目的及意义 | 第17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18页 |
| 1.6 实施方案 | 第18页 |
| 1.7 目标及成果形式 | 第18-20页 |
| 第二章 离心泵性能预测系统分析 | 第20-31页 |
| 2.1 离心泵的结构 | 第20-21页 |
| 2.1.1 吸水室 | 第20-21页 |
| 2.1.2 叶轮 | 第21页 |
| 2.1.3 压水室 | 第21页 |
| 2.2 离心泵的性能参数 | 第21-22页 |
| 2.3 离心泵的特征曲线 | 第22-23页 |
| 2.4 叶轮的主要参数 | 第23-29页 |
| 2.4.1 叶轮进.直径(D0)及叶片进.直径(D1) | 第23-24页 |
| 2.4.2 叶轮轮毂直径(dh) | 第24页 |
| 2.4.3 叶轮出.直径(2D )及叶片出.安放角(2? ) | 第24-26页 |
| 2.4.4 叶片出.宽度(b2) | 第26-27页 |
| 2.4.5 叶片进.安放角(1? ) | 第27-28页 |
| 2.4.6 叶片数( Z ) | 第28-29页 |
| 2.5 汽蚀对泵性能的影响 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 离心泵性能预测研究相关技术介绍 | 第31-45页 |
| 3.1 Matlab简介 | 第31-33页 |
| 3.1.1 Matlab的特点 | 第31页 |
| 3.1.2 Matlab系统的结构 | 第31-32页 |
| 3.1.3 Matlab工具箱 | 第32-33页 |
| 3.2 神经网络简介 | 第33-34页 |
| 3.3 BP神经网络基本工作原理 | 第34-44页 |
| 3.3.1 BP神经网络模型 | 第35-36页 |
| 3.3.2 BP算法 | 第36-40页 |
| 3.3.3 BP网络的优缺点 | 第40-41页 |
| 3.3.4 BP学习算法的计算步骤和流程图 | 第41-42页 |
| 3.3.5 标准BP神经网络算法 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 离心泵性能预测设计 | 第45-55页 |
| 4.1 RBF神经网络预测设计 | 第45-47页 |
| 4.1.1 RBF神经网络基本工作原理 | 第45页 |
| 4.1.2 RBF神经网络模型 | 第45-46页 |
| 4.1.3 输入/输出样本数据的预处理 | 第46页 |
| 4.1.4 RBF网络的学习规则 | 第46页 |
| 4.1.5 RBF神经网络的优点 | 第46-47页 |
| 4.1.6 基于RBF神经网络性能预测 | 第47页 |
| 4.2 贝叶斯BP神经网络预测设计 | 第47-54页 |
| 4.2.1 Levenberg-Marquardt(LM)算法 | 第47-51页 |
| 4.2.2 贝叶斯正则化BP神经网络算法 | 第51-52页 |
| 4.2.3 输入/输出样本数据的预处理 | 第52-53页 |
| 4.2.4 基于贝叶斯正则化BP神经网络的性能预测 | 第53-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 离心泵性能预测的GA-RBF神经网络实现 | 第55-66页 |
| 5.1 离心泵性能GA-RBF神经网络预测模型的建立 | 第55页 |
| 5.2 GA-RBF神经网络实现 | 第55-59页 |
| 5.2.1 数据界面 | 第55-56页 |
| 5.2.2 离心泵能量性能GA-RBF神经网络预测程序算法 | 第56-59页 |
| 5.3 仿真实验 | 第59-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 离心泵性能预测的BP神经网络实现 | 第66-82页 |
| 6.1 离心泵性能预测模型的建立 | 第66-67页 |
| 6.2 贝叶斯正则化BP神经网络实现 | 第67-74页 |
| 6.2.1 数据导入及处理界面 | 第67-69页 |
| 6.2.2 贝叶斯正则化BP神经网络构建 | 第69-74页 |
| 6.3 仿真实验 | 第74-79页 |
| 6.4 离心泵性能预测结果的回归分析 | 第79-81页 |
| 6.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 7.1 总结 | 第82页 |
| 7.2 展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第88-89页 |
