风机叶片的无线传感器网络节点优化布置
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 风机叶片健康监测的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 无线传感器网络的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 人工鱼群算法的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 传感器优化布置的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 2 风机叶片传感器优化布置问题分析 | 第18-26页 |
| 2.1 风机叶片健康监测系统 | 第18-19页 |
| 2.2 传感器优化布置的数学模型 | 第19-21页 |
| 2.3 传感器优化布置的评价准则 | 第21-22页 |
| 2.4 传感器优化布置算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 传统优化算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 智能优化算法 | 第23-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 3 加权质心鱼群算法 | 第26-42页 |
| 3.1 加权质心鱼群算法实现流程 | 第26-32页 |
| 3.1.1 人工鱼群算法原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 二进制编码 | 第27页 |
| 3.1.3 加权质心算法初始化鱼群 | 第27-31页 |
| 3.1.4 聚群行为 | 第31页 |
| 3.1.5 追尾行为 | 第31页 |
| 3.1.6 觅食行为 | 第31-32页 |
| 3.2 自适应变步长技术优势分析 | 第32页 |
| 3.3 时间复杂度分析 | 第32页 |
| 3.4 加权质心鱼群算法实现步骤 | 第32-34页 |
| 3.5 算法性能测试及结果分析 | 第34-41页 |
| 3.5.1 测试函数 | 第34-35页 |
| 3.5.2 参数设置 | 第35-36页 |
| 3.5.3 求解结果 | 第36-41页 |
| 3.5.4 与其他算法的对比 | 第41页 |
| 3.6 小结 | 第41-42页 |
| 4 风机叶片在无线传感器网络节点优化布置中的应用 | 第42-59页 |
| 4.1 应用实例 | 第42-50页 |
| 4.1.1 风机叶片结构 | 第42-45页 |
| 4.1.2 风机叶片振动数学模型 | 第45-47页 |
| 4.1.3 风机叶片有限元分析 | 第47-50页 |
| 4.2 传感器类型的选择及安装方式 | 第50-53页 |
| 4.2.1 传感器类型的选择 | 第50-52页 |
| 4.2.2 传感器的安装方式 | 第52-53页 |
| 4.3 风机叶片无线传感器网络节点优化布置 | 第53-54页 |
| 4.4 算法性能比较 | 第54-56页 |
| 4.5 无线传感器网络应用于叶片健康监测的优势 | 第56-58页 |
| 4.6 小结 | 第58-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |
