| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景与意义 | 第10页 |
| ·制冷系统优化控制的研究现状 | 第10-14页 |
| ·本论文的主要工作内容 | 第14-15页 |
| 第二章 制冷系统的工作原理与数学模型 | 第15-21页 |
| ·制冷系统的工作原理 | 第15-18页 |
| ·制冷系统的机理模型 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 人工神经网络的基本原理 | 第21-30页 |
| ·人工神经元模型 | 第21页 |
| ·人工神经网络 | 第21-23页 |
| ·误差反传(BP)神经网络 | 第23-29页 |
| ·BP神经网络 | 第23页 |
| ·BP神经网络拓扑结构 | 第23-25页 |
| ·BP神经网络算法 | 第25-27页 |
| ·BP神经网络算法的改进 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 制冷系统的设计 | 第30-55页 |
| ·暖通空调系统机械部分的设计 | 第30-37页 |
| ·暖通空调系统的制冷剂循环的设计及设备选型 | 第31-34页 |
| ·暖通空调系统中水系统的设计及关键设备选型 | 第34-35页 |
| ·暖通空调中风系统的设计 | 第35-37页 |
| ·暖通空调系统控制回路的硬件设计 | 第37-44页 |
| ·暖通空调系统控制回路软件环境的设置 | 第44-54页 |
| ·Real-Time-Windows-target工具箱 | 第44-45页 |
| ·Real-Time-Windows-target工具箱的特点 | 第45页 |
| ·Real-Time-Windows-target工具箱需要的环境 | 第45-46页 |
| ·Real-Time-Windows-Target工具箱的操作步骤 | 第46-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 制冷系统的优化控制方法研究 | 第55-73页 |
| ·BP神经网络在制冷系统中的应用 | 第55-56页 |
| ·Matlab下的神经网络工具箱 | 第56-57页 |
| ·BP神经网络对制冷机最佳吸气压力的建模研究 | 第57-62页 |
| ·BP神经网络模型输入输出量的确定 | 第57-58页 |
| ·样本数据的采集和其网络数据的预处理 | 第58-62页 |
| ·最佳吸气压力对制冷机性能参数COP的影响 | 第62-67页 |
| ·制冷机的优化控制 | 第67-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 在学研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
