| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·起重机的节能研究现状 | 第10页 |
| ·起重机节能评价技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 面向全生命周期的桥式起重机能耗评价指标体系研究 | 第15-22页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·能耗评价指标体系 | 第16-21页 |
| ·能耗评价体系建立的原则 | 第16页 |
| ·能耗评价体系构建的总体思路 | 第16-18页 |
| ·面向全生命周期的桥式起重机能耗评价体系 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 桥式起重机电能耗模型与检测的研究 | 第22-29页 |
| ·桥式起重机电能耗模型 | 第22-25页 |
| ·桥式起重机输入能量的计算 | 第22页 |
| ·桥式起重机有效能的计算 | 第22-23页 |
| ·桥式起重机能效比的计算 | 第23-25页 |
| ·桥式起重机能耗检测研究 | 第25-28页 |
| ·“灰箱理论”与桥式起重机能耗检测 | 第25-26页 |
| ·桥式起重机能耗检测传感器的选型 | 第26-27页 |
| ·桥式起重机能耗检测现场检测 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于信息融合的桥式起重机能耗绝对评价技术研究 | 第29-43页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-33页 |
| ·BP神经网络概述 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络算法描述 | 第30-33页 |
| ·基于BP神经网络桥式起重机能耗等级模型 | 第33页 |
| ·DS证据理论 | 第33-38页 |
| ·DS证据理论概述 | 第33-34页 |
| ·不确定性表示与信任区间 | 第34-35页 |
| ·Dempster合成法则 | 第35-36页 |
| ·基于BP神经网络与DS证据理论桥式起重机能耗绝对评价模型 | 第36-38页 |
| ·实例分析 | 第38-42页 |
| ·数据来源与处理 | 第38-39页 |
| ·数据计算 | 第39-42页 |
| ·结果分析 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于模糊-粗集的桥式起重机能耗相对评价技术研究 | 第43-62页 |
| ·粗集理论的基本概念 | 第43-45页 |
| ·知识的定义 | 第43页 |
| ·上近似和下近似 | 第43-44页 |
| ·评价系统 | 第44-45页 |
| ·属性重要度 | 第45页 |
| ·基于粗集理论指标约简 | 第45-48页 |
| ·常用约简方法及比较分析 | 第45-46页 |
| ·属性约简与核 | 第46页 |
| ·基于区分矩阵的指标约简算法 | 第46-48页 |
| ·基于粗集理论指标权重的确定 | 第48-52页 |
| ·常用权重确定方法及比较分析 | 第48页 |
| ·基于属性重要度确定指标客观权重 | 第48-49页 |
| ·基于粗集理论与经验因子综合确定权重模型 | 第49-52页 |
| ·基于模糊-粗集理论综合评价方法 | 第52-54页 |
| ·常用综合评价方法及比较分析 | 第52页 |
| ·模糊综合评价模型 | 第52-53页 |
| ·基于模糊-粗集桥式起重机能耗评价过程 | 第53-54页 |
| ·能耗评价实证研究 | 第54-61页 |
| ·桥式起重机能耗评价指标数据的获取 | 第54-55页 |
| ·桥式起重机能耗评价指标评价系统 | 第55-56页 |
| ·桥式起重机评价指标约简 | 第56-57页 |
| ·桥式起重机能耗评价指标权重的确定 | 第57-59页 |
| ·桥式起重机能耗模糊评价 | 第59-60页 |
| ·桥式起重机能耗模糊评价结果分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 起重机械能耗评价系统设计与开发 | 第62-69页 |
| ·起重机械节能评价系统需求分析 | 第62-63页 |
| ·起重机械能耗评价系统功能及评价流程设计 | 第63-66页 |
| ·起重机械能耗评价系统功能设计 | 第63-65页 |
| ·起重机械能耗评价系统评价流程设计 | 第65-66页 |
| ·起重机械能耗评价系统功能实现 | 第66-68页 |
| ·用户登录的实现 | 第66页 |
| ·基础数据管理模块的实现 | 第66页 |
| ·指标体系管理模块的实现 | 第66-67页 |
| ·指标权重确定模块的实现 | 第67页 |
| ·评价模块的实现 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 7 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·论文总结 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 | 第75页 |
