双螺杆挤出含能材料的温度特性研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 引言 | 第15-16页 |
| 1.2 双螺杆挤出含能材料现状 | 第16-17页 |
| 1.3 挤出机温度控制系统 | 第17-19页 |
| 1.3.1 挤出机温度控制的特点 | 第17-18页 |
| 1.3.2 挤出机温控系统的发展及现状 | 第18-19页 |
| 1.4 经验模态分解简介 | 第19-20页 |
| 1.5 BP神经网络简介 | 第20页 |
| 1.6 本课题的主要研究内容、目的和意义 | 第20-23页 |
| 1.6.1 本课题的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.6.2 本课题的目的和意义 | 第21-23页 |
| 第二章 数据采集系统的开发与调试 | 第23-37页 |
| 2.1 系统概述 | 第23页 |
| 2.2 系统的硬件组成 | 第23-29页 |
| 2.2.1 PLC采集平台设计 | 第24-27页 |
| 2.2.2 温度及压力传感器的选择 | 第27-28页 |
| 2.2.3 PPI通讯 | 第28页 |
| 2.2.4 USB信号转接板设计 | 第28-29页 |
| 2.3 系统的软件组成 | 第29-34页 |
| 2.3.1 下位机编程软件 | 第29-31页 |
| 2.3.2 PC ACCESS连接 | 第31-32页 |
| 2.3.3 上位机组件软件 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-37页 |
| 第三章 挤出机的温度模型及替代料挤出实验 | 第37-55页 |
| 3.1 含能材料的热爆炸概述 | 第37页 |
| 3.2 挤出机温度模型 | 第37-45页 |
| 3.2.1 PID控制算法 | 第38页 |
| 3.2.2 挤出机温控模型 | 第38-40页 |
| 3.2.3 挤出机温度的数学模型 | 第40-43页 |
| 3.2.4 挤出机温度模型仿真 | 第43-45页 |
| 3.3 含能材料替代料挤出实验 | 第45-53页 |
| 3.3.1 改性双基推进剂配方 | 第45-46页 |
| 3.3.2 实验替代料配方的选择 | 第46-47页 |
| 3.3.3 实验设备 | 第47-49页 |
| 3.3.4 实验替代料的制备 | 第49页 |
| 3.3.5 替代料特性分析 | 第49-51页 |
| 3.3.6 替代料挤出实验 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于经验模态分解解析药料挤出温度 | 第55-75页 |
| 4.1 EMD算法 | 第55-62页 |
| 4.1.1 EMD算法涉及的基本概念 | 第55-58页 |
| 4.1.2 EMD算法原理及流程 | 第58-60页 |
| 4.1.3 EMD算法特点 | 第60页 |
| 4.1.4 EMD算法存在的不足 | 第60-62页 |
| 4.2 药料挤出温度解析 | 第62-63页 |
| 4.3 基于EMD分解药料挤出温度 | 第63-73页 |
| 4.3.1 温度波动分析 | 第64-70页 |
| 4.3.2 温升分析 | 第70-73页 |
| 4.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 药料挤出温升识别 | 第75-89页 |
| 5.1 药料挤出温升特性分析 | 第75页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第75-80页 |
| 5.2.1 BP神经网络概述 | 第75-76页 |
| 5.2.2 BP神经网络算法流程 | 第76-79页 |
| 5.2.3 BP神经网络的不足及改进 | 第79-80页 |
| 5.3 基于BP神经网络的药料挤出温升辨识 | 第80-87页 |
| 5.3.1 样本的采集与处理 | 第80-81页 |
| 5.3.2 BP神经网络结构的设计 | 第81-83页 |
| 5.3.3 训练网络 | 第83-87页 |
| 5.3.4 测试网络 | 第87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 结论与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 结论 | 第89-90页 |
| 6.2 主要创新点 | 第90页 |
| 6.3 展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第97-99页 |
| 作者和导师简介 | 第99-100页 |
| 附件 | 第100-101页 |
