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智能制造环境下的油套管质量评估系统研发

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 课题研究背景及意义第8-10页
    1.2 国内外研究进展及现状第10-12页
        1.2.1 国内发展状况第10-11页
        1.2.2 国外发展状况第11-12页
    1.3 本章小结与任务安排第12-14页
2 理论分析第14-24页
    2.1 API计算公式分析第14-17页
    2.2 人工神经网络第17-23页
        2.2.1 人工神经网络的原理第18-20页
        2.2.2 BP神经网络模型的原理及其设计第20-23页
    2.3 本章小结第23-24页
3 系统总体方案第24-34页
    3.1 方案综述第24-25页
    3.2 无线数据采集系统方案第25-28页
        3.2.1 无线数据采集系统概述第25-26页
        3.2.2 模拟量转换电路设计第26页
        3.2.3 无线数据传输电路设计第26-27页
        3.2.4 显示电路设计第27页
        3.2.5 数据采集下位机PCB设计第27-28页
    3.3 软件方案第28-31页
        3.3.1 数据库设计第28-30页
        3.3.2 前端软件整体方案第30-31页
    3.4 质量评估模型设计第31-32页
    3.5 本章小结第32-34页
4 软件设计第34-46页
    4.1 用户信息管理模块第36页
    4.2 检测方案建立模块第36-37页
    4.3 数据分析模块第37-41页
    4.4 数据查询模块第41页
    4.5 无线数据采集模块第41-45页
    4.6 报表打印模块第45页
    4.7 本章小结第45-46页
5 模型建立与实验分析第46-60页
    5.1 数据来源第46页
    5.2 基于多元回归法的质量评估模型第46-48页
    5.3 基于BP神经网络模型的质量评估模型第48-57页
        5.3.1 数据的预处理第48-49页
        5.3.2 基本BP网络的评估模型第49-50页
        5.3.3 基于附加动量法的评估模型第50-51页
        5.3.4 基于学习速率自适应法的评估模型第51-52页
        5.3.5 基于Levenberg-Maquardt法的评估模型第52-57页
    5.4 本章小结第57-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60页
    6.2 展望第60-62页
致谢第62-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间研究成果第68-70页
附录第70页

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