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基于PSO优化的模糊控制在隧道通风中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
   ·概述第11-12页
   ·公路隧道内污染物稀释标准第12页
     ·CO 设计浓度第12页
     ·烟雾设计浓度第12页
   ·公路隧道常见通风控制方法第12-13页
   ·隧道通风控制的发展方向第13-16页
     ·模糊控制第13-14页
     ·人工神经网络控制第14-15页
     ·基于各种优化方法的智能控制第15-16页
   ·研究目的与研究内容第16-17页
     ·研究目的第16-17页
     ·研究内容第17页
   ·解决方案第17-18页
     ·构建隧道通风污染物对象模型第17页
     ·模糊控制系统仿真第17页
     ·隧道通风控制策略的MATLAB 与FLUENT 联合仿真第17-18页
     ·采用PSO 算法对模糊控制参数进行优化.第18页
     ·隧道通风模糊控制软硬件实现第18页
   ·本章小节第18-19页
第2章 隧道通风控制对象数值仿真第19-26页
   ·隧道仿真模型前处理第19-24页
     ·岩门界隧道物理模型第19-20页
     ·射流风机参数与建模第20页
     ·隧道网格划分第20-22页
     ·污染散发量样本输入第22-23页
     ·交通风力换算第23-24页
   ·隧道通风仿真基本原理第24-25页
     ·流体流动的基本守恒方程第24页
     ·湍流模型第24-25页
     ·FLUENT 计算方法第25页
   ·本章小节第25-26页
第3章 隧道通风模糊控制策略及其仿真第26-36页
   ·模糊控制的发展与应用第26-27页
   ·模糊控制系统第27-30页
     ·模糊控制器的结构第27页
     ·模糊控制器的设计第27-30页
   ·隧道通风模糊控制器的建立第30-33页
     ·论域选择及变换.第31页
     ·变量模糊化第31-32页
     ·模糊规则表第32-33页
   ·通风模糊控制策略仿真第33-34页
   ·模糊控制下的仿真结果分析第34-35页
   ·本章小节第35-36页
第4章 模糊控制器参数PSO 优化第36-49页
   ·粒子群优化算法简介及其应用领域第36-37页
   ·基本粒子群算法及其改进算法.第37-41页
     ·基本粒子群算法.第37-39页
     ·带惯性权重的粒子群算法第39-41页
     ·带收缩因子的粒子群算法第41页
   ·粒子群算法与其它优化算法的异同第41-44页
     ·基于梯度的优化算法第41-42页
     ·进化计算方法第42页
     ·群蚁算法第42-44页
   ·模糊控制器参数的粒子群优化方法.第44-48页
     ·控制器PSO 参数整定一般流程.第44-45页
     ·MATLAB 中的粒子群优化工具箱简介第45-46页
     ·基于PSO 优化的模糊控制器仿真第46-48页
   ·本章小节第48-49页
第5章 隧道通风仿真结果分析第49-61页
   ·常规分档控制仿真结果.第49-52页
     ·分档控制算法第49-50页
     ·分档控制策略仿真第50-52页
     ·分档控制风机运行及能耗统计第52页
   ·模糊控制仿真结果.第52-53页
   ·PSO 优化参数后的模糊控制仿真结果第53-54页
   ·各种控制方法节能效果比较第54-55页
   ·隧道污染物浓度变化分析第55-60页
     ·分档控制下的隧道污染物变化第55-57页
     ·PSO 优化的模糊控制下的隧道污染物变化第57-60页
     ·污染物变化与节能空间分析.第60页
   ·本章小节第60-61页
第6章 隧道通风模糊控制系统的软硬件实现.第61-67页
   ·通风控制系统硬件设计第61-63页
   ·通风控制系统软件设计第63-66页
     ·PLC 模糊控制算法实现第63-65页
     ·上位机监控软件.第65-66页
   ·本章小节第66-67页
总结和展望第67-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第73页

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