| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 苜蓿的营养及经济价值 | 第9页 |
| 1.1.2 苜蓿的特点及干草捆 | 第9页 |
| 1.1.3 苜蓿的干燥技术现状 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的目的及意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外苜蓿草捆太阳能干燥及建模仿真研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 苜蓿太阳能干燥研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 利用神经网络建立仿真模型研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第13-14页 |
| 2 苜蓿草捆太阳能干燥特性试验研究 | 第14-25页 |
| 2.1 单层草捆太阳能干燥试验 | 第14-20页 |
| 2.1.1 试验目的 | 第14页 |
| 2.1.2 试验材料与装备 | 第14-16页 |
| 2.1.2.1 试验材料 | 第14页 |
| 2.1.2.2 试验装备 | 第14-16页 |
| 2.1.2.3 试验系统工作原理 | 第16页 |
| 2.1.3 试验设计 | 第16-18页 |
| 2.1.3.1 试验因素及指标 | 第16-17页 |
| 2.1.3.2 试验方案 | 第17-18页 |
| 2.1.4 试验结果分析 | 第18-20页 |
| 2.1.4.1 草捆的干燥特性 | 第18-19页 |
| 2.1.4.2 密度对干燥特性的影响 | 第19-20页 |
| 2.2 多层草捆太阳能干燥试验 | 第20-23页 |
| 2.2.1 试验目的 | 第20页 |
| 2.2.2 试验材料与装备 | 第20页 |
| 2.2.2.1 试验材料 | 第20页 |
| 2.2.2.2 试验装备 | 第20页 |
| 2.2.3 试验方案 | 第20-21页 |
| 2.2.4 试验结果分析 | 第21-23页 |
| 2.2.4.1 草捆干燥热质传递分析 | 第21-22页 |
| 2.2.4.2 干燥介质温湿度对草捆含水率的影响 | 第22-23页 |
| 2.3 小结 | 第23-25页 |
| 3 基于BP神经网络的苜蓿草捆含水率仿真模型 | 第25-34页 |
| 3.1 人工神经网络概述 | 第25-27页 |
| 3.2 BP神经网络的基本原理 | 第27-30页 |
| 3.3 基于BP神经网络的仿真模型 | 第30-34页 |
| 3.3.1 数据的准备 | 第30页 |
| 3.3.2 模型的确定 | 第30-32页 |
| 3.3.3 模型的训练和检验 | 第32-34页 |
| 4 基于PSO-BP神经网络的苜蓿草捆含水率仿真模型 | 第34-41页 |
| 4.1 粒子群算法的基本原理 | 第34-36页 |
| 4.2 粒子群算法优化的BP神经网络 | 第36-38页 |
| 4.3 基于PSO-BP神经网络的仿真模型 | 第38-40页 |
| 4.3.1 模型的确定 | 第38页 |
| 4.3.2 粒子群算法对BP网络参数的优化 | 第38页 |
| 4.3.3 模型的训练和检验 | 第38-40页 |
| 4.4 结果比较 | 第40-41页 |
| 5 结论和建议 | 第41-43页 |
| 5.1 结论 | 第41页 |
| 5.2 建议 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录 | 第47-50页 |
| 作者简介 | 第50页 |