机车牵引特性综合测试系统的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-12页 |
| ·机车牵引特性测试技术介绍 | 第10页 |
| ·国内外研究现状和发展 | 第10-11页 |
| ·论文的研究目的和内容 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| 第2章 机车的牵引特性及测试方法 | 第12-23页 |
| ·牵引力与制动力概述 | 第12-15页 |
| ·牵引力概述 | 第12-14页 |
| ·制动力概述 | 第14-15页 |
| ·韶山3型4000系列机车牵引与制动特点 | 第15-16页 |
| ·牵引特点 | 第15页 |
| ·制动特点 | 第15-16页 |
| ·传统牵引特性测试方法 | 第16-21页 |
| ·车钩的测量方法 | 第16页 |
| ·根据机车牵引特性计算的方法 | 第16-21页 |
| ·应用人工神经网络计算的可行性 | 第21-23页 |
| 第3章 人工神经网络的基本理论 | 第23-34页 |
| ·人工神经网络的发展历史和现状 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络的结构模型 | 第25-29页 |
| ·人工神经网络的互联模式 | 第29-31页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第31-34页 |
| ·学习方式 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络学习规则 | 第32-34页 |
| 第4章 基于人工神经网络的牵引计算模型设计 | 第34-55页 |
| ·网络模型选择 | 第34-40页 |
| ·网络模型的种类 | 第34-35页 |
| ·BP网络的优点 | 第35-36页 |
| ·BP网络原理 | 第36-40页 |
| ·模型结构的设计 | 第40-45页 |
| ·输入层的设计 | 第40-42页 |
| ·输出层的设计 | 第42-43页 |
| ·隐层的设计 | 第43-45页 |
| ·算法选择 | 第45-48页 |
| ·样本数据处理 | 第48-51页 |
| ·样本数据选择 | 第48-51页 |
| ·数据归一化处理 | 第51页 |
| ·训练参数的选择 | 第51-54页 |
| ·神经元传递函数的选择 | 第51-52页 |
| ·权值和阈值初始值的选取 | 第52-53页 |
| ·学习速率的选择 | 第53页 |
| ·训练目标的设置 | 第53-54页 |
| ·BP网络改进 | 第54-55页 |
| 第5章 系统的测试仿真与结果分析 | 第55-66页 |
| ·神经网络的MATLAB实现 | 第55-59页 |
| ·MATLAB及其神经网络工具箱简介 | 第55-57页 |
| ·网络的计算流程和结构 | 第57-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
