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水轮机综合调节特性神经网络数字化建模仿真

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·研究目的和意义第12-13页
   ·研究现状第13-14页
   ·研究方法第14-15页
   ·研究内容第15页
   ·本章小结第15-17页
第二章 水轮机综合特性曲线数值处理方法第17-24页
   ·表格插值法第17页
   ·最小二乘法第17-20页
     ·约束系数a_j第18页
     ·数据点r_j ( x ) 选取第18-19页
     ·特性曲线最小二乘法分析第19-20页
   ·多项式插值法第20-21页
     ·三次样条插值第20-21页
     ·三次样条插值Matlab 实现第21页
   ·多项式插值图形Matlab 分析第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 水轮机综合特性曲线CAD 数字化处理第24-31页
   ·图形输入第24-25页
   ·坐标变换第25页
   ·坐标网格快速剔除第25-27页
   ·曲线拟合第27-29页
     ·三次参变量样条函数第27-29页
     ·边界条件第29页
     ·三次参变量样条函数磨光法第29页
   ·CAD 数字化水轮机综合特性曲线第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 水轮机综合特性数据Matlab 仿真第31-40页
   ·水轮机选型设计第31页
   ·水轮机典型曲线第31-32页
     ·等开度线第31页
     ·等效率线第31页
     ·流量与力矩转换第31-32页
   ·水轮机特性函数描述第32页
   ·归一化处理第32-33页
   ·水轮机特性相对量第33页
   ·CAD 数据提取第33-38页
     ·A548-40 水轮机主要参数第33-34页
     ·特性数据Matlab 绘图第34-37页
     ·结果分析第37-38页
   ·特性曲面绘制第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第五章 水轮机综合调节特性神经网络建模仿真第40-60页
   ·人工神经网络第40-43页
     ·神经元第40-41页
     ·激励函数第41-42页
     ·神经网络的拓扑结构第42-43页
   ·BP 神经网络第43-46页
     ·BP 学习过程第44-46页
     ·BP 基本学习步骤第46页
   ·改进BP 网络第46-48页
     ·附加动量法第46-47页
     ·自适应学习速率调整法第47-48页
     ·牛顿-梯度下降法第48页
   ·改进BP 网络水轮机特性建模第48-50页
     ·输入层第49页
     ·隐含层第49-50页
     ·输出层第50页
   ·高效工况区综合特性仿真第50-53页
   ·曲面延拓第53-59页
     ·曲面延拓基本方法第53页
     ·曲面延拓算法第53-56页
     ·水轮机延拓曲面边界约束条件第56页
     ·曲面延拓步骤第56-57页
     ·曲面延拓建模仿真结果第57-58页
     ·误差分析第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-63页
   ·总结第60-61页
   ·展望第61-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
作者简介第67页

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