单轴叶片挤出机能耗特性的模拟研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·前言 | 第12-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·节能型挤出机技术的发展 | 第14-16页 |
| ·建模方法概述 | 第16-19页 |
| ·机理建模 | 第16-17页 |
| ·数理统计分析建模 | 第17-19页 |
| ·混合建模 | 第19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 数据采集与实验设计 | 第21-31页 |
| ·叶片挤出机的基本结构 | 第21-22页 |
| ·叶片挤出机的工作原理 | 第22-25页 |
| ·挤压系统主要部件 | 第22-23页 |
| ·叶片单元 | 第23-24页 |
| ·叶片挤出机的工作原理 | 第24-25页 |
| ·采集数据的主要指标分析 | 第25-26页 |
| ·实验设计部分 | 第26-29页 |
| ·实验设备和仪器 | 第26-28页 |
| ·实验材料 | 第28页 |
| ·实验方案 | 第28-29页 |
| ·实验步骤 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于神经网络的能耗特性的模拟 | 第31-52页 |
| ·叶片挤出机神经网络模型的建立 | 第31-37页 |
| ·神经网络构建平台 | 第31页 |
| ·神经网络模型的选定 | 第31-33页 |
| ·数据的预处理 | 第33-35页 |
| ·能耗特性神经网络模型的初始化 | 第35-37页 |
| ·BP 模型的初始化 | 第35-36页 |
| ·GRNN 模型的初始化 | 第36-37页 |
| ·叶片挤出机能耗特性的BP 网络训练与模拟 | 第37-44页 |
| ·BP 模型的训练过程 | 第37-38页 |
| ·BP 网络训练的MATLAB 实现 | 第38-41页 |
| ·叶片挤出机能耗特性的BP 网络模拟 | 第41-44页 |
| ·单耗的BP 预测 | 第41-43页 |
| ·产量的BP 预测 | 第43-44页 |
| ·叶片挤出机能耗特性的GRNN 网络建模 | 第44-51页 |
| ·GRNN 网络结构原理 | 第44-45页 |
| ·GRNN 模型的训练 | 第45-47页 |
| ·叶片挤出机能耗特性的GRNN 模型模拟预测 | 第47-51页 |
| ·单耗的GRNN 预测 | 第47-49页 |
| ·产量的GRNN 预测 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 结果分析与讨论 | 第52-69页 |
| ·多元非线性回归分析 | 第52-56页 |
| ·产量数学模型 | 第52-54页 |
| ·单耗数学模型 | 第54-56页 |
| ·神经网络模型与回归模型的对比分析 | 第56-58页 |
| ·各因素对能耗特性的影响 | 第58-65页 |
| ·因素间关系分析 | 第58-59页 |
| ·转速对产量与单耗的影响 | 第59-61页 |
| ·模头压力对产量与单耗的影响 | 第61-62页 |
| ·进料口温度对产量与单耗的影响 | 第62-64页 |
| ·塑化段温度对产量与单耗的影响 | 第64-65页 |
| ·最佳加工范围预测 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 结论与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
