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低温地板辐射供暖系统的控制方式研究

摘要第9-10页
Abstract第10-11页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 本课题研究的背景第12-13页
    1.2 低温热水地板辐射供暖系统第13-16页
        1.2.1 低温地板辐射采暖技术简介第13-14页
        1.2.2 低温地板辐射采暖优点第14-15页
        1.2.3 低温地板辐射采暖在国内外的发展情况第15-16页
    1.3 低温地板辐射采暖系统的运行控制方式第16-19页
    1.4 人工神经网络第19-20页
        1.4.1 人工神经网络的概述第19页
        1.4.2 人工神经网络的研究及发展现状第19-20页
    1.5 本课题研究的意义及主要工作内容第20-22页
第2章 使用低品位热源的低温地板辐射供暖系统实验第22-30页
    2.1 土壤源热泵-低温地板辐射供暖系统第22页
    2.2 实验的目的和方案第22-24页
    2.3 辐射地板的设计及主要设备的选型第24-26页
        2.3.3 辐射地板设计第24-25页
        2.3.4 主要设备第25-26页
    2.4 系统的控制第26页
        2.4.1 室内温度的控制第26页
        2.4.3 热泵机组的控制第26页
    2.5 实验系统的测试第26-28页
        2.5.1 测点的布置第26-27页
        2.5.2 温度的测试第27页
        2.5.3 太阳辐射强度的测试第27-28页
    2.6 实验的数据分析第28-29页
    2.7 本章小结第29-30页
第3章 基于TRNSYS的地板辐射供暖系统室内温度反馈控制第30-39页
    3.1 TRNSYS软件简介第30-32页
        3.1.1 TRNSYS软件整体介绍第30-31页
        3.1.2 TRNbuild简介第31-32页
    3.2 利用TRNSYS软件建立系统的室内温度反馈控制模型第32-36页
        3.2.1 建筑模型的建立第32-34页
        3.2.2 建筑供暖系统模型的建立第34-36页
    3.3 供暖系统的室内温度反馈控制模型的动态模拟第36-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 低温地板辐射供暖系统的BP网络单步预测控制研究第39-58页
    4.1 BP神经网络概念第39-44页
        4.1.1 BP算法基本原理第39-40页
        4.1.2 BP神经网络结构第40-41页
        4.1.3 BP网络的前馈计算第41-42页
        4.1.4 BP网络的反向调整第42-44页
    4.2 BP网络在实际问题中的应用第44-47页
        4.2.1 BP网络学习算法的优化第44页
        4.2.2 提高BP网络的泛化能力第44-45页
        4.2.3 数据的预处理第45-46页
        4.2.4 选择BP网络学习算法第46-47页
        4.2.5 确定BP网络拓扑结构第47页
    4.3 系统的单步预测控制模型第47-57页
        4.3.1 确定BP网络结构第47-50页
        4.3.2 实验结果的数据处理第50-51页
        4.3.3 在线修正法及训练算法第51-53页
        4.3.4 评价人工神经网络的指标第53-54页
        4.3.5 预测的结果及分析第54-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第5章 低温地板辐射供暖系统的RBF网络单步预测控制研究第58-66页
    5.1 RBF神经网络的结构第58-60页
    5.2 RBF网络在实际问题中的应用第60-61页
        5.2.1 隐含层神经元个数第60页
        5.2.2 RBF网络的学习过程第60-61页
    5.3 控制模型第61-63页
        5.3.1 确定输入与输出向量第61-62页
        5.3.2 选取训练样本第62页
        5.3.3 实验数据的预处理第62-63页
    5.4 预测控制实验第63-64页
    5.5 本章小结第64-66页
第6章 结论及展望第66-68页
    6.1 结论第66页
    6.2 展望第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-71页

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