| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 供热管网泄漏故障诊断方法与研究现状 | 第11-20页 |
| 1.3.1 管网泄漏故障诊断方法与研究现状 | 第11-18页 |
| 1.3.2 供热管网泄漏故障诊断方法与研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 论文的目的和研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 供热管网矩阵表示及最小树生成 | 第22-34页 |
| 2.1 图论基本概念 | 第22-27页 |
| 2.1.1 节点 | 第22页 |
| 2.1.2 支路 | 第22-23页 |
| 2.1.3 图 | 第23页 |
| 2.1.4 通路 | 第23-24页 |
| 2.1.5 连通性 | 第24页 |
| 2.1.6 权值 | 第24-25页 |
| 2.1.7 子图 | 第25-26页 |
| 2.1.8 树 | 第26页 |
| 2.1.9 基本回路 | 第26-27页 |
| 2.2 图的矩阵表示 | 第27-32页 |
| 2.2.1 关联矩阵 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基本回路矩阵 | 第28-30页 |
| 2.2.3 关联矩阵和基本回路矩阵的关系 | 第30-32页 |
| 2.3 生成最小树问题 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 建立供热管网水力工况数学模型 | 第34-48页 |
| 3.1 供热管网水力计算基本方程 | 第34-39页 |
| 3.1.1 节点连续性方程 | 第34-35页 |
| 3.1.2 回路压降方程 | 第35-36页 |
| 3.1.3 伯努利方程 | 第36-39页 |
| 3.2 供热管网水力工况数学模型的求解 | 第39-43页 |
| 3.2.1 基本回路分析法 | 第40-43页 |
| 3.2.2 节点压力法 | 第43页 |
| 3.2.3 管段流量法 | 第43页 |
| 3.3 实例计算 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 BP神经网络及其优化算法 | 第48-68页 |
| 4.1 神经网络简述 | 第48-54页 |
| 4.1.1 神经网络的发展 | 第48-49页 |
| 4.1.2 神经网络基本结构和模型 | 第49-54页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第54-59页 |
| 4.2.1 BP神经网络的结构 | 第54-55页 |
| 4.2.2 BP神经网络的算法 | 第55-58页 |
| 4.2.3 BP神经网络的缺陷 | 第58-59页 |
| 4.2.4 BP神经网络的优化 | 第59页 |
| 4.3 遗传算法 | 第59-66页 |
| 4.3.1 遗传算法的发展和现状 | 第60页 |
| 4.3.2 遗传算法的基本概念 | 第60-62页 |
| 4.3.3 遗传算法的组成部分和参数 | 第62-66页 |
| 4.4 遗传算法和BP神经网络的结合 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 遗传优化BP神经网络在供热管网泄漏诊断中的应用 | 第68-82页 |
| 5.1 BP神经网络在故障诊断中的应用 | 第68-69页 |
| 5.2 建立遗传优化BP神经网络的二级供热管网故障诊断模型 | 第69-75页 |
| 5.2.1 训练样本的准备 | 第69-72页 |
| 5.2.2 BP神经网络设计 | 第72-73页 |
| 5.2.3 遗传算法设计 | 第73-75页 |
| 5.3 遗传优化BP神经网络的二级供热管网故障诊断的应用实例 | 第75-80页 |
| 5.3.2 一级供热管网泄漏管段诊断模型 | 第75-78页 |
| 5.3.3 供热管网泄漏定位模型 | 第78-79页 |
| 5.3.4 实例计算结论 | 第79-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 工作总结 | 第82页 |
| 6.2 今后的研究方向 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第90页 |
