| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 真空玻璃的发展背景 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 真空玻璃研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 真空玻璃性能检测现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 无线温度检测系统总体设计 | 第14-30页 |
| 2.1 系统总体设计介绍 | 第14-15页 |
| 2.1.1 硬件设计原则 | 第14-15页 |
| 2.1.2 软件设计原则 | 第15页 |
| 2.2 系统硬件选型与设计 | 第15-24页 |
| 2.2.1 STM32F103微处理器 | 第15-17页 |
| 2.2.2 红外测温模块 | 第17-19页 |
| 2.2.3 nRF24L01无线收发模块 | 第19-22页 |
| 2.2.4 USB模块设计 | 第22-23页 |
| 2.2.5 总体电路设计 | 第23-24页 |
| 2.3 系统软件设计 | 第24-29页 |
| 2.3.1 红外测温模块设计 | 第24-25页 |
| 2.3.2 无线通信模块设计 | 第25-27页 |
| 2.3.3 USB通信模块设计 | 第27-28页 |
| 2.3.4 系统整体软件设计 | 第28-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 3 基于BP神经网络算法的真空度预测 | 第30-40页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第31-34页 |
| 3.2.1 BP算法的基本信息 | 第31-32页 |
| 3.2.2 BP神经网络算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 BP神经网路算法训练过程 | 第34页 |
| 3.3 基于BP神经网络的真空度预测建模 | 第34-37页 |
| 3.3.1 实验数据采集与处理 | 第34页 |
| 3.3.2 BP神经网络模型构建 | 第34-35页 |
| 3.3.3 仿真程序设计 | 第35-36页 |
| 3.3.4 仿真实例 | 第36-37页 |
| 3.3.5 结论 | 第37页 |
| 3.4 误差分析 | 第37-39页 |
| 3.5 小结 | 第39-40页 |
| 4 上位机软件开发与调试 | 第40-45页 |
| 4.1 开发环境与界面设计 | 第40-41页 |
| 4.2 数据处理与存储 | 第41-44页 |
| 4.2.1 数据接收 | 第41-42页 |
| 4.2.2 数据存储 | 第42-44页 |
| 4.3 C | 第44-45页 |
| 4.3.1 MATLA Builder for.NET | 第44页 |
| 4.3.2 构建.NET组件并使用 | 第44-45页 |
| 4.4 智能检测系统功能测试及界面显示 | 第45页 |
| 4.5 小结 | 第45页 |
| 5 本文总结与展望 | 第45-48页 |
| 5.1 本文内容总结 | 第45-46页 |
| 5.2 系统展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第51-52页 |
| 1. 论文发表情况 | 第51页 |
| 2. 参加科研情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |