| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状及发展动态分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 气液两相流流型研究的发展及现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 气液两相流流型识别方法现状及发展动态分析 | 第11-12页 |
| 1.2.3 双接触式气液两相流流型及其识别方法的研究 | 第12-13页 |
| 1.2.4 复杂网络理论在流型识别领域的应用 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究内容及预期成果 | 第14-15页 |
| 第2章 实验设计 | 第15-20页 |
| 2.1 双接触式气液两相流实验系统 | 第15-18页 |
| 2.1.1 吸收塔主体 | 第15-16页 |
| 2.1.2 流体控制系统 | 第16页 |
| 2.1.3 压差信号采集系统 | 第16-17页 |
| 2.1.4 图像信号采集系统 | 第17-18页 |
| 2.2 实验工况设计 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 压差信号测量及处理 | 第20-27页 |
| 3.1 压差法原理 | 第20页 |
| 3.2 压差信号采集及预处理 | 第20-22页 |
| 3.2.1 压差信号采集 | 第20-21页 |
| 3.2.2 压差信号预处理 | 第21-22页 |
| 3.3 压差时间序列 | 第22-25页 |
| 3.4 压差时间序列特征提取 | 第25页 |
| 3.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第4章 图像信号测量及处理 | 第27-34页 |
| 4.1 图像法原理 | 第27页 |
| 4.2 图像信号采集及预处理 | 第27-29页 |
| 4.2.1 图像信号采集 | 第27-28页 |
| 4.2.2 图像信号预处理 | 第28-29页 |
| 4.3 图像灰度直方图特征提取 | 第29-32页 |
| 4.3.1 流型图像灰度直方图 | 第29-30页 |
| 4.3.2 灰度直方图统计特征参数 | 第30-32页 |
| 4.4 图像灰度均值时间序列特征提取 | 第32-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 基于复杂网络的流型辨识 | 第34-45页 |
| 5.1 复杂网络基础理论 | 第34-37页 |
| 5.1.1 复杂网络的概念 | 第34页 |
| 5.1.2 复杂网络的特性 | 第34-35页 |
| 5.1.3 复杂网络基本拓扑参数 | 第35-37页 |
| 5.2 复杂网络社团结构算法 | 第37-40页 |
| 5.2.1 社团结构算法分类 | 第37页 |
| 5.2.2 模块度Q函数 | 第37页 |
| 5.2.3 K-means聚类算法 | 第37-38页 |
| 5.2.4 AP聚类算法 | 第38-40页 |
| 5.3 流型复杂网络构建 | 第40-42页 |
| 5.3.1 流型复杂网络构建方法 | 第40-41页 |
| 5.3.2 阈值的选取 | 第41-42页 |
| 5.4 流型辨识 | 第42-44页 |
| 5.4.1 基于压差信号的流型辨识 | 第42页 |
| 5.4.2 基于图像信号的流型辨识 | 第42-43页 |
| 5.4.3 基于两种信号流型辨识的分析比较 | 第43-44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 结论及展望 | 第45-47页 |
| 6.1 主要研究成果 | 第45页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |