绞吸式挖泥船疏浚作业优化与控制研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-12页 |
第一章 绪论 | 第12-32页 |
·课题研究背景、目的和意义 | 第12-16页 |
·课题研究背景 | 第12-16页 |
·课题研究的目的和意义 | 第16页 |
·绞吸式挖泥船疏浚作业优化现状 | 第16-19页 |
·疏浚作业优化的研究内容与难点 | 第16-18页 |
·疏浚作业优化研究现状 | 第18-19页 |
·疏浚作业自动化的研究内容 | 第19-26页 |
·疏浚作业自动化的研究内容 | 第19-22页 |
·疏浚作业自动化的研究与发展现状 | 第22-26页 |
·人工智能与专家系统 | 第26-30页 |
·人工智能与专家系统的发展现状 | 第26-30页 |
·人工智能技术在疏浚作业方面的应用 | 第30页 |
·本文研究的主要内容 | 第30-32页 |
第二章 疏浚作业系统构成与分析 | 第32-48页 |
·绞吸式挖泥船的基本构成 | 第32-35页 |
·绞吸式挖泥船的施工过程 | 第35-37页 |
·900挖泥船电气控制系统 | 第37-38页 |
·疏浚作业系统的工作特性 | 第38-48页 |
·柴油机及泥泵系统分析 | 第38-42页 |
·管道系统的阻力损失 | 第42-45页 |
·土壤切削过程分析 | 第45-48页 |
第三章 疏浚作业优化的目标、影响因素 | 第48-58页 |
·疏浚作业优化的目标 | 第48-49页 |
·疏浚作业优化的影响因素分析 | 第49-51页 |
·疏浚作业系统的主要平衡关系 | 第51-53页 |
·疏浚作业优化经验方法 | 第53-58页 |
·疏浚作业工况的合理调节 | 第53-56页 |
·疏浚作业系统主要故障的的判断和处理 | 第56-58页 |
第四章 疏浚作业优化专家系统设计 | 第58-85页 |
·作业控制总体结构及专家系统在其中的地位和作用 | 第58-59页 |
·专家系统结构设计 | 第59-62页 |
·疏浚作业知识的获取 | 第62-64页 |
·知识获取的一般方法 | 第62-64页 |
·疏浚作业知识的来源 | 第64页 |
·疏浚作业系统知识表达 | 第64-76页 |
·知识表示方法概述 | 第64-67页 |
·基于产生式规则的疏浚作业知识表示 | 第67-68页 |
·基于案例的作业优化知识表示 | 第68-73页 |
·面向对象的工程与系统信息表示方法 | 第73-76页 |
·疏浚作业系统动态特性的学习和预测 | 第76-79页 |
·专家系统的推理机制 | 第79-85页 |
·作业优化的推理 | 第79-82页 |
·故障预防与处理的推理 | 第82-85页 |
第五章 疏浚作业过程控制 | 第85-111页 |
·疏浚作业过程控制概述 | 第85-86页 |
·柴油机、泥泵及泥浆流速的控制 | 第86-93页 |
·系统构成及数学模型的建立 | 第86-88页 |
·流速控制方案设计 | 第88-92页 |
·泥浆流速控制计算机仿真 | 第92-93页 |
·横移及泥浆浓度控制 | 第93-106页 |
·横移过程分析 | 第93-94页 |
·横移液压系统构成 | 第94-95页 |
·横移过程数学模型的建立 | 第95-99页 |
·泥浆浓度过程的数学模型 | 第99-100页 |
·泥浆浓度控制方案设计 | 第100-104页 |
·泥浆浓度控制仿真研究 | 第104-106页 |
·斗桥及台车推进系统的控制 | 第106-111页 |
·斗桥系统控制 | 第106-109页 |
·台车系统控制 | 第109-111页 |
第六章 自动作业优化与控制实验研究 | 第111-124页 |
·疏浚作业优化与控制实验平台介绍 | 第111-116页 |
·实验平台总体介绍 | 第111-112页 |
·实验平台硬件 | 第112-114页 |
·实验软件系统 | 第114-116页 |
·泥浆流动速度控制实验 | 第116-118页 |
·泥浆浓度控制实验 | 第118-120页 |
·泥浆浓度恒值控制实验 | 第118-119页 |
·泥浆浓度跟踪实验 | 第119-120页 |
·故障处理能力的实验 | 第120-122页 |
·作业优化性能实验 | 第122-124页 |
第七章 总结与展望 | 第124-128页 |
·论文总结 | 第124-126页 |
·论文所作的工作 | 第124-126页 |
·论文创新 | 第126页 |
·工作展望 | 第126-128页 |
参考文献 | 第128-133页 |
攻读博士学位期间发表的取得的科研成果 | 第133-134页 |
致谢 | 第134页 |