| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 问题提出 | 第8-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 太阳能热水器热性能与能效检测标准现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 太阳能热水器热性能与能效检测影响因素研究 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 太阳能热水器热性能与能效检测方法优化 | 第17-35页 |
| 2.1 太阳能热水器热性能与能效理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 太阳能热水器能量平衡 | 第17-18页 |
| 2.1.2 太阳能热水器热性能与能效 | 第18-20页 |
| 2.2 太阳能热水器能效检测装置不确定度分析 | 第20-23页 |
| 2.3 太阳能热水器能效检测优化方法 | 第23-34页 |
| 2.3.1 日有用得热量转换优化方程 | 第24页 |
| 2.3.2 太阳能热水器温升预测模型 | 第24-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 日有用得热量转换方程优化与分析 | 第35-49页 |
| 3.1 集热试验数值模拟仿真 | 第35-41页 |
| 3.1.1 模型建立与网格划分 | 第36-37页 |
| 3.1.2 计算求解 | 第37-41页 |
| 3.2 主要环境因素对日得热量影响 | 第41-43页 |
| 3.2.1 平均环境空气温度对日得热量影响 | 第41-42页 |
| 3.2.2 日太阳辐照对日得热量影响 | 第42-43页 |
| 3.3 日有用得热量转换优化方程分析 | 第43-48页 |
| 3.3.1 优化方程得出 | 第43-44页 |
| 3.3.2 优化方程评价 | 第44-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 太阳能热水器温升预测 | 第49-62页 |
| 4.1 基于改进误差反向传播神经网络的温升预测模型 | 第49-52页 |
| 4.1.1 样本数据归一化 | 第49-50页 |
| 4.1.2 改进误差反向传播神经网络隐藏层节点数设计 | 第50-52页 |
| 4.2 基于改进深度信念网络的温升预测模型 | 第52-56页 |
| 4.2.1 深度信念网络各隐藏层节点数确定 | 第52-54页 |
| 4.2.2 改进深度信念网络预测模型评价 | 第54-56页 |
| 4.3 两种神经网络温升预测模型对比评价 | 第56-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
