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气液两相流流型识别与表征研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-15页
   ·本文研究背景及意义第9-10页
   ·两相流流型研究现状及发展趋势第10-13页
     ·两相流流型研究现状第10-12页
     ·两相流流型研究发展趋势第12-13页
   ·本文主要研究内容第13-15页
2 气液两相流流型分类与实验设计第15-19页
   ·气液两相流流型第15-16页
   ·气液两相流实验设计与数据采集第16-18页
   ·本章小结第18-19页
3 两相流流型识别方法研究第19-38页
   ·HHT 理论与 EEMD 算法第19-22页
     ·HHT 理论第19-21页
     ·EEMD 算法第21-22页
   ·基于 EEMD 算法和 RBF 神经网络的流型识别第22-27页
     ·RBF 神经网络算法第22-23页
     ·基于 EEMD 算法的特征提取第23-25页
     ·RBF 神经网络流型识别第25-27页
   ·基于 EEMD-AR 的 HMM 流型识别第27-37页
     ·基于 EEMD-AR 模型的特征提取第27-29页
     ·HMM 算法基础第29-34页
     ·HMM 流型识别第34-37页
   ·本章小结第37-38页
4 两相流流型的多尺度熵特性分析第38-55页
   ·两相流流型的 EMD 熵特性分析第38-46页
     ·信息熵理论第38页
     ·EMD 熵算法第38-40页
     ·基于 EMD 熵的两相流流型动力学表征第40-46页
   ·两相流流型的 MSPE 动力学特性分析第46-54页
     ·多尺度排列熵算法第46-48页
     ·典型信号的 MSPE 算法分析第48-51页
     ·两相流流型的 MSPE 特性分析第51-54页
   ·本章小结第54-55页
5 两相流流型的多尺度复杂熵因果关系平面特性分析第55-72页
   ·多尺度统计复杂性理论第55-58页
     ·统计复杂性测度第55-56页
     ·多尺度复杂熵因果关系平面第56-58页
   ·典型信号的多尺度 C-H 平面分析第58-64页
   ·两相流流型多尺度 C-H 平面分析第64-71页
   ·本章小结第71-72页
总结与展望第72-74页
参考文献第74-80页
致谢第80-81页
攻读学位期间发表学术论文目录第81-82页

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