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水电站地下厂房耦联振动特性及响应预测研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·问题的提出第8-11页
     ·课题的选题背景第8-9页
     ·水电站地下厂房及振动问题第9-11页
   ·水电站厂房振动研究的发展和现状第11-14页
   ·本文的研究内容第14-16页
第二章 二滩水电站地下厂房振动测试分析第16-32页
   ·二滩水电站工程概况第16-17页
   ·现场测试方案与测试系统第17-20页
     ·测试时间安排及测试对象第17页
     ·测点布置与测试工况第17-19页
     ·现场测试系统第19-20页
     ·试验引用标准第20页
   ·测试信号的预处理第20-24页
   ·现场测试数据分析成果第24-30页
     ·变转速测试第24-26页
     ·变励磁测试第26-27页
     ·变负荷测试第27-30页
     ·机组运行区划分第30页
   ·本章小结第30-32页
第三章 水电站地下厂房的振源识别与耦联振动分析第32-56页
   ·厂房振源频率理论及实测振源分析第32-34页
   ·各种动荷载对厂房结构的影响研究第34-43页
     ·振动峰值时的分频能量振动第35-38页
     ·分频振动随负荷的变化分析第38-43页
   ·结合有限元计算的共振校核第43-45页
   ·尾水脉动与机组垂向振动的相关性第45-50页
     ·尾水脉动与机组垂向振动随负荷变化规律第45-49页
     ·尾水脉动和机组垂向分频振动随负荷变化分析第49-50页
   ·机组与厂房结构垂向振动的相关分析第50-55页
     ·不同水头下机组与结构垂向振动随负荷变化规律第50-53页
     ·机组与结构垂向振动相关性系数第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第四章 水电站厂房结构振动响应的智能预测第56-83页
   ·智能预测算法简介第56-63页
     ·BP 神经网络算法简介第56-60页
     ·最小二乘支持向量机算法简介第60-63页
   ·厂房结构振动响应的智能预测第63-76页
     ·厂房结构振动神经网络预测模型第63-64页
     ·厂房结构振动支持向量机预测模型第64-66页
     ·智能预测结果与对比第66-76页
   ·引入水头因子的厂房结构振动响应预测第76-81页
     ·建立预测模型第76-77页
     ·引入水头因子的智能预测结果第77-81页
   ·基于智能算法的厂房结构振动响应的实时预测系统设计第81-82页
   ·本章小结第82-83页
第五章 结论与展望第83-86页
   ·结论第83-84页
   ·存在的问题与展望第84-86页
参考文献第86-91页
发表论文和参加科研情况说明第91-92页
致谢第92页

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