摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-14页 |
插图索引 | 第14-17页 |
附表索引 | 第17-18页 |
第1章 绪论 | 第18-33页 |
·研究背景 | 第18-20页 |
·虹吸的研究进展 | 第20-22页 |
·虹吸的理论研究 | 第20页 |
·虹吸的应用研究 | 第20-21页 |
·虹吸式流道优化设计研究进展 | 第21-22页 |
·内流场的数值模拟和实验方法研究现状 | 第22-24页 |
·内流场的数值模拟研究现状 | 第22-23页 |
·内流场的实验方法研究现状 | 第23-24页 |
·流体力学中的形状优化研究现状 | 第24-30页 |
·基于梯度的优化方法 | 第25-26页 |
·常用的优化方法 | 第26-30页 |
·反问题方法 | 第30页 |
·本文研究工作 | 第30-33页 |
第2章 计算流体力学模型的确定及产生虹吸条件探讨 | 第33-53页 |
·虹吸原理分析 | 第33-36页 |
·稳态假设及其缺陷 | 第34-35页 |
·非稳态虹吸的基本概念 | 第35-36页 |
·非稳态虹吸的基本研究内容 | 第36页 |
·计算流体力学模型的确定 | 第36-46页 |
·控制方程 | 第36-38页 |
·边界条件 | 第38页 |
·自由面追踪 | 第38-40页 |
·方程的离散 | 第40-46页 |
·虹吸过程的计算流体力学模型的确定 | 第46页 |
·基于伯努利方程的虹吸产生条件的定性分析 | 第46-50页 |
·产生虹吸的重力条件 | 第46-47页 |
·产生虹吸的压强条件 | 第47-48页 |
·产生虹吸的几何参数条件 | 第48页 |
·产生虹吸的流态条件 | 第48-50页 |
·虹吸过程的活塞效应分析 | 第50-51页 |
·本章小结 | 第51-53页 |
第3章 非稳态虹吸流动特性及启动过程分析 | 第53-76页 |
·非稳态虹吸模型的建立 | 第53-55页 |
·几何模型的建立 | 第53-54页 |
·非稳态虹吸过程的计算流体力学模型 | 第54-55页 |
·非稳态虹吸过程的流体流动特性和性能控制分析 | 第55-67页 |
·非稳态虹吸的基本特性 | 第56-59页 |
·出水管道长度对虹吸性能的影响 | 第59-67页 |
·非稳态虹吸启动过程的分析 | 第67-75页 |
·虹吸滤池中的虹吸启动1过程研究的意义 | 第67-68页 |
·虹吸滤池的结构 | 第68-69页 |
·虹吸滤池中虹吸式流道几何模型的建立 | 第69页 |
·数值模型和边界条件 | 第69-70页 |
·结果与讨论 | 第70-75页 |
·本章小结 | 第75-76页 |
第4章 基于逆向工程的复杂虹吸式流道形状获取与分析 | 第76-86页 |
·基于逆向工程的复杂虹吸式流道形状获取技术 | 第76-78页 |
·逆向工程技术简介 | 第77页 |
·虹吸式流道的逆向工程 | 第77页 |
·虹吸式流道的CAD 模型 | 第77-78页 |
·复杂虹吸式流道的主要形状特征分析 | 第78-84页 |
·流道的直径 | 第80-81页 |
·角度 | 第81页 |
·坐圈出水孔 | 第81页 |
·喷射口直径 | 第81-82页 |
·排口直径 | 第82页 |
·水封高度 | 第82页 |
·收缩口直径 | 第82页 |
·虹吸式流道对称面面积 | 第82-83页 |
·虹吸式流道空间特征分析 | 第83-84页 |
·复杂虹吸式流道性能影响因素分析 | 第84-85页 |
·本章小结 | 第85-86页 |
第5章 基于计算流体力学的坐便器虹吸式流道形状优化设计研究 | 第86-102页 |
·节水研究的意义 | 第86-88页 |
·CFD 计算模型和边界条件 | 第88-90页 |
·湍流模型 | 第88页 |
·计算网格 | 第88页 |
·边界条件 | 第88-90页 |
·PIV 实验对CFD 模型的验证 | 第90-91页 |
·流态的验证 | 第90页 |
·速度场的验证 | 第90-91页 |
·复杂虹吸式流道的形状优化研究 | 第91-100页 |
·流道收缩口截面的优化 | 第91-93页 |
·进一步优化的参数及虹吸性能评价指标 | 第93-94页 |
·流道仰角α的优化 | 第94-98页 |
·虹吸式流道出水段长度L 的优化 | 第98-100页 |
·本章小结 | 第100-102页 |
第6章 基于神经网络的坐便器虹吸式流道形状优化设计技术 | 第102-125页 |
·神经网络概述 | 第102-105页 |
·BP 神经网络 | 第103页 |
·BP 神经网络存在的问题分析 | 第103-105页 |
·L-M 神经网络模型的建立 | 第105-114页 |
·基于L-M 优化算法的虹吸性能神经网络模型 | 第106-109页 |
·基于L-M 优化算法的坐便器虹吸性能预测模型 | 第109-114页 |
·贝叶斯神经网络模型的建立 | 第114-122页 |
·贝叶斯推理理论 | 第115-116页 |
·贝叶斯神经网络的学习和参数估计 | 第116-118页 |
·建模流程 | 第118-119页 |
·贝叶斯神经网络计算结果与讨论 | 第119-122页 |
·基于CFD 和神经网络的虹吸式流道形状优化设计平台 | 第122-123页 |
·本章小结 | 第123-125页 |
第7章 虹吸式流道优化设计的实验验证方法研究 | 第125-147页 |
·PIV 实验方法及对CFD 模型的验证 | 第125-133页 |
·粒子图像测速法 | 第126页 |
·PIV 测速原理 | 第126-130页 |
·虹吸式流道的PIV 实验装置及参数 | 第130-132页 |
·PIV 实验结果与讨论 | 第132-133页 |
·虹吸式流道制备装置的设计与构建 | 第133-139页 |
·相似理论 | 第133-137页 |
·虹吸式流道的制备装置 | 第137-139页 |
·坐便器模拟实验装置的设计与构建 | 第139-144页 |
·现代设计方法 | 第139页 |
·基于产品设计理论的模拟实验装置设计研究 | 第139-144页 |
·节水性能实验 | 第144-146页 |
·节水实验标准 | 第144-145页 |
·实验结果与讨论 | 第145-146页 |
·本章小结 | 第146-147页 |
结论与展望 | 第147-150页 |
参考文献 | 第150-165页 |
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第165-166页 |
附录B 攻读学位期间参与的研究课题 | 第166-167页 |
致谢 | 第167页 |