遗传算法结合人工神经网络优化润滑油配方的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题的研究背景 | 第9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·润滑油配方设计及优化研究情况 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络与遗传算法的应用研究情况 | 第11-12页 |
| ·课题研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 人工神经网络与遗传算法 | 第13-25页 |
| ·人工神经网络 | 第13-17页 |
| ·生物神经元模型 | 第13-14页 |
| ·人工神经元模型 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络分类 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的训练学习 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络 | 第17-21页 |
| ·BP神经网络结构 | 第17页 |
| ·BP神经网络学习过程及学习算法 | 第17-19页 |
| ·BP神经网络MATLAB实现 | 第19-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-23页 |
| ·遗传算法概述 | 第21-23页 |
| ·遗传算法MATLAB实现 | 第23页 |
| ·遗传算法与人工神经网络结合的基本思想 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于BP神经网络的润滑油性能仿真建模 | 第25-46页 |
| ·润滑油基础油的分类与特性 | 第25-27页 |
| ·润滑油复合基础油体系的研究及应用 | 第27-28页 |
| ·CI-40W-40柴油机油复合基础油设计 | 第28-32页 |
| ·CI-40W-40柴油机油性能要求 | 第29页 |
| ·复合基础油及粘度指数改进剂筛选 | 第29-32页 |
| ·试验设计 | 第32-38页 |
| ·试验材料 | 第32-33页 |
| ·试验配方的均匀设计 | 第33-36页 |
| ·性能参数及试验方法 | 第36-37页 |
| ·试样调配及试验结果 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络建模及评价 | 第38-45页 |
| ·BP神经网络建模 | 第39-41页 |
| ·数学模型泛化性能评价 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 遗传算法结合神经网络优化复合基础油体系 | 第46-52页 |
| ·遗传算法结合神经网络设计及配方优化 | 第46-50页 |
| ·优化目标及优化基本思想 | 第46-47页 |
| ·遗传算法结合神经网络设计及优化结果 | 第47-50页 |
| ·优化配方性能分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第58页 |
