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电容称重传感器温度特性分析与补偿的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-15页
   ·称重传感器第8-9页
   ·电容式传感器第9-10页
   ·传感器温度特性第10-11页
   ·传感器的温度特性的国内外研究现状及问题第11-13页
   ·本课题的目的和意义第13页
   ·本章小结第13-15页
第二章 电容称重原理与技术第15-24页
   ·基于电容传感器的称重原理第15-17页
     ·变间隙式电容传感器第15-16页
     ·调频式电容传感器检测电路第16-17页
   ·电容传感器静态特性第17-19页
     ·灵敏度第17-18页
     ·非线性第18页
     ·温度对电容传感器的影响第18-19页
   ·敏感元件特性第19-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 电容称重传感器力学建模与参数化设计第24-45页
   ·弹性元件的力学模型第24-30页
   ·弹性元件的有限元分析设计方法第30-31页
     ·有限单元法简介第30页
     ·应用有限元求解工程问题的方法第30-31页
   ·电容称重传感器弹性元件的有限元分析第31-36页
     ·传感器的弹性元件的受力描述第31-32页
     ·参数定义第32页
     ·网格划分第32-33页
     ·传感器弹性元件的有限元分析模型第33-34页
     ·有限元计算结果及数据处理第34-36页
   ·传感器弹性元件的参数化设计与模态分析第36-44页
     ·参数化设计方法第36页
     ·弹性元件的参数化建模及分析第36-43页
     ·弹性元件的模态分析第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 电容称重传感器温度特性分析与补偿第45-57页
   ·热力耦合分析的理论基础第45-46页
   ·称重传感器的 ANSYS 热力耦合分析第46-47页
   ·称重传感器力—温度仿真分析第47-51页
   ·称重传感器温度特性分析与补偿第51-56页
     ·零点温度特性与最小静负荷温度特性第51-52页
     ·温度对称重传感器的灵敏度和线性度的影响第52-53页
     ·不同温度下的不同载荷的输出特性第53-54页
     ·基于神经网络的电容称重传感器的温度补偿第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 基于实例的神经网络对电容称重传感器的非线性校正第57-67页
   ·BP 神经网络对电容称重传感器非线性校正的可行性第57-58页
   ·神经网络非线性校正模型第58-60页
     ·算法改进前的 BP 神经网络第58-59页
     ·基于贝叶斯正则化的 Levenberg-Marquardt 算法第59-60页
   ·基于实例的电容称重传感器的非线性校正第60-63页
     ·样本数据第60-61页
     ·网络训练第61-63页
   ·校正结果及评价第63-66页
     ·改进算法前后网络模型的收敛速度与精度第63-65页
     ·两种模型推广能力对比第65页
     ·传感器输入—输出校正结果第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
   ·结论第67-68页
   ·展望第68-69页
参考文献第69-73页
发表论文和科研情况说明第73-74页
致谢第74页

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