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基于支持向量机的井架损伤识别技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
创新点摘要第6-9页
第1章 绪论第9-12页
    1.1 石油井架结构损伤识别研究的意义第9页
    1.2 结构损伤识别研究状况及发展趋势第9-11页
    1.3 主要研究内容第11-12页
第2章 支持向量机第12-23页
    2.1 统计学习理论第12-14页
        2.1.1 VC维第12-13页
        2.1.2 推广性的界第13页
        2.1.3 结构风险最小化第13-14页
    2.2 支持向量机第14-18页
        2.2.1 最优分类面第14-17页
        2.2.2 支持向量机第17页
        2.2.3 支持向量机的核函数第17-18页
    2.3 支持向量机回归第18-22页
        2.3.1 线性回归问题第18-20页
        2.3.2 特征空间与核方法第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 小波包特征分析第23-33页
    3.1 小波分析第23-24页
    3.2 小波包分析第24-26页
    3.3 小波包特征提取第26-28页
    3.4 数据分析示例第28-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第4章 基于小波包分析的井架损伤位置识别的特征提取第33-45页
    4.1 井架结构损伤的实验数据采集第33-37页
        4.1.1 实验概况第33-35页
        4.1.2 损伤工况模拟及数据采集第35-37页
    4.2 损伤位置特征提取第37-44页
        4.2.1 一处损伤第37-42页
        4.2.2 两处损伤第42-44页
    4.3 本章小结第44-45页
第5章 基于支持向量机的井架损伤程度识别第45-55页
    5.1 支持向量机损伤识别基本步骤第45页
    5.2 井架损伤程度识别支持向量机的建立第45-47页
        5.2.1 训练样本的采集第45-46页
        5.2.2 支持向量机工具箱—LS_SVMlab第46-47页
    5.3 井架损伤程度识别支持向量机的测试第47-54页
        5.3.1 井架有限元模型的建立第47-48页
        5.3.2 井架损伤程度模拟第48-54页
        5.3.3 井架损伤程度识别测试第54页
    5.4 本章小结第54-55页
结论第55-56页
参考文献第56-59页
致谢第59-60页
详细摘要第60-66页

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