| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 符号说明 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·管网阻抗辨识方法与研究现状 | 第12-14页 |
| ·给水管网阻抗辨识研究现状 | 第12-13页 |
| ·供热管网阻抗辨识研究现状 | 第13-14页 |
| ·管网泄漏诊断方法与研究现状 | 第14-18页 |
| ·管网泄漏诊断方法与研究现状 | 第14-17页 |
| ·供热管网泄漏诊断方法与研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第二章 基于图论的供热管网水力计算模型 | 第21-31页 |
| ·供热管网水力计算管网模型 | 第21-26页 |
| ·管网简化和抽象 | 第21-22页 |
| ·图论的基本理论 | 第22-23页 |
| ·基于图论的枝状供热管网空间管网模型及其矩阵表示 | 第23-26页 |
| ·供热管网水力模型的建模与求解 | 第26-30页 |
| ·供热管网水力模型的建立 | 第26-29页 |
| ·水力模型的求解方法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 供热管网阻抗辨识 | 第31-39页 |
| ·基于双向递推的阻抗辨识方法 | 第31-35页 |
| ·辨识能观性分析 | 第31-32页 |
| ·辨识原理 | 第32-35页 |
| ·阻抗辨识案例分析 | 第35-37页 |
| ·阻抗辨识案例介绍 | 第35-36页 |
| ·结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 BP神经网络及其优化算法 | 第39-53页 |
| ·神经网络及其在故障诊断中的应用 | 第39-44页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第39页 |
| ·神经网络模型和结构 | 第39-43页 |
| ·神经网络故障诊断原理及方法 | 第43页 |
| ·神经网络在故障诊断中的优越性 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络 | 第44-47页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络的缺陷及产生原因 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络的优化 | 第47页 |
| ·蜂群算法 | 第47-50页 |
| ·蜂群算法的发展和现状 | 第47-48页 |
| ·蜂群算法的基本概念 | 第48页 |
| ·蜂群算法的组成部分和参数 | 第48-50页 |
| ·蜂群算法优化BP神经网络的方法 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 蜂群优化BP神经网络三级泄漏诊断模型 | 第53-71页 |
| ·基于蜂群算法优化BP神经网络的三级供热管网泄漏诊断模型 | 第53-61页 |
| ·三级泄漏诊断模型的构建 | 第53-54页 |
| ·泄漏诊断模型算例概述 | 第54-55页 |
| ·训练样本集的准备 | 第55-57页 |
| ·网络结构的确定 | 第57-59页 |
| ·蜂群算法设计 | 第59页 |
| ·训练程序的实现及网络性能的评价 | 第59-61页 |
| ·供热管网泄漏诊断案例分析 | 第61-65页 |
| ·一级诊断模型 | 第61页 |
| ·二级诊断模型模拟结果与评价 | 第61-63页 |
| ·三级诊断模型模拟结果及评价 | 第63-65页 |
| ·输入参数和优化算法对诊断结果的影响 | 第65-69页 |
| ·输入参数对诊断结果的影响 | 第65-68页 |
| ·优化算法对诊断结果的影响 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·作总结 | 第71-72页 |
| ·今后的研究方向 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第81-83页 |
| 论文研究内容获得的资助情况 | 第83页 |