摇摆条件下自然循环流动不稳定性混沌特性分析及预测
摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-14页 |
第1章 绪论 | 第14-28页 |
·研究背景 | 第14-15页 |
·不稳定性研究进展 | 第15-19页 |
·实验研究进展 | 第15-16页 |
·理论研究进展 | 第16-19页 |
·海洋条件对系统不稳定性的影响 | 第19-22页 |
·倾斜工况 | 第20页 |
·起伏工况 | 第20-21页 |
·摇摆工况 | 第21-22页 |
·混沌发展历史与应用 | 第22-26页 |
·混沌的起源与发展 | 第22-24页 |
·混沌应用总结与展望 | 第24-25页 |
·混沌时序分析在气液两相流中的应用 | 第25-26页 |
·本文主要研究内容 | 第26-28页 |
第2章 实验装置与实验数据预处理 | 第28-40页 |
·实验装置简介 | 第28-30页 |
·实验回路 | 第28页 |
·实验段 | 第28-29页 |
·摇摆台及摇摆规律 | 第29页 |
·测量参数及实验参数范围 | 第29-30页 |
·实验现象 | 第30-33页 |
·单相波动 | 第30页 |
·波谷型脉动 | 第30-31页 |
·复合型脉动 | 第31-32页 |
·高含汽率小振幅脉动 | 第32-33页 |
·实验数据处理步骤 | 第33-34页 |
·实验数据的降噪 | 第34-39页 |
·邻域平均法 | 第34-35页 |
·频域低通滤波 | 第35-36页 |
·小波变换 | 第36-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
第3章 混沌理论基础与混沌时序分析方法 | 第40-68页 |
·混沌的定义 | 第40-42页 |
·通向混沌的道路 | 第42-44页 |
·倍周期分岔道路 | 第42-43页 |
·阵发性道路 | 第43-44页 |
·准周期运动 | 第44页 |
·混沌时间序列分析方法 | 第44-45页 |
·相空间重构 | 第45-51页 |
·相空间重构理论 | 第45-47页 |
·自相关法确定时间延迟 | 第47-48页 |
·互信息量法确定时间延迟 | 第48-49页 |
·C-C 法同时确定时延和时间窗长 | 第49-51页 |
·算法小结 | 第51页 |
·几何不变量计算 | 第51-60页 |
·关联维数 | 第51-54页 |
·K_2熵计算 | 第54-56页 |
·最大 Lyapunov 指数计算 | 第56-60页 |
·主分量分析法 | 第60-61页 |
·直接观察法 | 第61-62页 |
·庞加莱截面法 | 第62页 |
·幅度谱分析 | 第62-63页 |
·替代数据法 | 第63-67页 |
·替代数据法的主要步骤 | 第64-65页 |
·打乱次序法 | 第65页 |
·打乱相位法 | 第65-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
第4章 摇摆条件下自然循环系统的典型非线性现象 | 第68-82页 |
·混沌脉动现象 | 第68-78页 |
·幅度谱分析 | 第68-69页 |
·吸引子结构与庞加莱截面 | 第69-70页 |
·主分量分析 | 第70页 |
·几何不变量计算结果 | 第70-72页 |
·基于替代数据法的混沌检验 | 第72-76页 |
·混沌产生机理 | 第76-78页 |
·同步化现象 | 第78-81页 |
·流量脉动中的同步化现象 | 第78-79页 |
·同步化现象的周期 | 第79-80页 |
·同步化现象的发生机理 | 第80-81页 |
·本章小结 | 第81-82页 |
第5章 摇摆条件下自然循环系统的非线性演化特征 | 第82-100页 |
·非线性演化特征 | 第82-90页 |
·幅度谱 | 第83-85页 |
·吸引子结构 | 第85-87页 |
·庞加莱截面 | 第87-88页 |
·几何不变量计算结果 | 第88-90页 |
·倍周期分岔道路通向混沌 | 第90-91页 |
·非线性演化机理 | 第91-93页 |
·力的耦合 | 第91-92页 |
·振子的耦合 | 第92-93页 |
·摇摆参数对混沌的影响 | 第93-99页 |
·摇摆振幅的影响 | 第93-94页 |
·摇摆周期的影响 | 第94-96页 |
·摇摆参数的影响分析 | 第96-97页 |
·摇摆条件下自然循环系统的共振现象 | 第97-99页 |
·本章小结 | 第99-100页 |
第6章 摇摆条件下自然循环系统混沌流量脉动预测 | 第100-114页 |
·混沌流量脉动的预测方法 | 第100-101页 |
·常见混沌脉动预测方法介绍 | 第101-106页 |
·全域法 | 第101-103页 |
·局域法 | 第103页 |
·加权零阶局域法 | 第103-104页 |
·基于最大 Lyapunov 指数的预测方法 | 第104-105页 |
·基于神经网络的预测方法 | 第105-106页 |
·不规则复合型脉动的混沌预测 | 第106-110页 |
·基于最大 Lyapunov 指数的混沌预测 | 第106-108页 |
·加权一阶局域法预测 | 第108-110页 |
·预测时间尺度 | 第110-111页 |
·动态预测 | 第111-113页 |
·本章小结 | 第113-114页 |
结论 | 第114-118页 |
参考文献 | 第118-130页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第130-132页 |
致谢 | 第132页 |