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 |