| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 地下水源热泵国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外地下水源热泵发展研究情况 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内地下水源热泵发展研究情况 | 第12-13页 |
| 1.3 地下水源热泵系统在效能分析、节能运行和控制方面的研究 | 第13-14页 |
| 1.4 人工神经网络在热泵系统性能预测中的应用 | 第14页 |
| 1.5 研究趋势分析 | 第14-15页 |
| 1.6 课题研究的方案及创新点 | 第15-16页 |
| 1.7 小结 | 第16-17页 |
| 第2章 地下水源热泵系统概述 | 第17-22页 |
| 2.1 地下水源热泵系统概念及特点 | 第17-19页 |
| 2.2 地下水源热泵系统的组成及原理 | 第19-20页 |
| 2.3 地下水源热泵系统井水利用模式 | 第20-21页 |
| 2.4 地下水地源热泵系统节能状态分析 | 第21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 地下水源热泵能效测试 | 第22-30页 |
| 3.1 地下水源热泵能效测试方案设计 | 第22-25页 |
| 3.1.1 测试目的 | 第22页 |
| 3.1.2 测试内容及方法 | 第22-24页 |
| 3.1.3 能效测试的误差来源及仪器准确度 | 第24-25页 |
| 3.2 测试结果分析 | 第25-28页 |
| 3.2.1 地下水源热泵系统测试期间系统能效计算 | 第25-26页 |
| 3.2.2 各参数对地下水源热泵系统能效的影响分析 | 第26-28页 |
| 3.3 小结 | 第28-30页 |
| 第4章 基于神经网络地下水源热泵能效优化控制 | 第30-44页 |
| 4.1 神经网络概述 | 第30-32页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第32-35页 |
| 4.2.1 BP神经网络的原理 | 第32-33页 |
| 4.2.2 BP神经网络的主要功能 | 第33页 |
| 4.2.3 BP神经网络的设计过程 | 第33-35页 |
| 4.3 BP神经网络地下水源热泵能效预测模型的构建 | 第35-38页 |
| 4.3.1 输入输出节点的确定 | 第35页 |
| 4.3.2 隐含层节点数的确定 | 第35-36页 |
| 4.3.3 BP神经网络的构建 | 第36页 |
| 4.3.4 BP神经网络的训练 | 第36-38页 |
| 4.4 BP神经网络地下水源热泵能效仿真 | 第38-40页 |
| 4.4.1 仿真结果评价指标 | 第38-39页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第39-40页 |
| 4.5 BP神经网络地下水源热泵能效优化设计 | 第40-43页 |
| 4.6 基于PID对地下水源热泵流量的控制 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 导师简介 | 第49-51页 |
| 作者简介 | 第51-52页 |
| 学位论文数据集 | 第52页 |
