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基于模糊控制的隧道通风节能控制模型研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-21页
    1.1. 问题的提出及选题意义第9-10页
    1.2. 研究背景第10页
    1.3. 国内外研究现状及目前存在的不足第10-15页
        1.3.1. 公路隧道通风方式的发展第10-12页
        1.3.2. 公路隧道通风控制方式介绍第12-15页
        1.3.3. 目前公路隧道通风控制存在的不足第15页
    1.4. 公路隧道通风方式介绍第15-17页
        1.4.1. 自然通风第16页
        1.4.2. 机械通风第16-17页
    1.5. 研究的重点与难点第17-18页
    1.6. 本文的主要研究内容及章节安排第18-20页
        1.6.1. 研究内容与目标第18-19页
        1.6.2. 章节安排第19-20页
    1.7. 本章小结第20-21页
第二章 公路隧道纵向式通风系统分析及其数学模型第21-29页
    2.1. 隧道纵向式通风系统的基本构成第21页
    2.2. 公路隧道纵向式通风系统设计准则第21页
    2.3. 隧道需风量计算第21-23页
        2.3.1. 稀释烟雾浓度需风量第22页
        2.3.2. 稀释 CO 浓度需风量第22-23页
        2.3.3. 稀释空气中异味的需风量第23页
    2.4. 隧道通风系统数学模型第23-27页
        2.4.1. 空气动力学模型第23-25页
        2.4.2. 污染物模型第25-26页
        2.4.3. 交通流模型第26-27页
    2.5. 铁炉沟隧道简介第27页
    2.6. 本章小结第27-29页
第三章 隧道通风系统节能的理论分析第29-34页
    3.1. 分档控制算法研究第29页
    3.2. 变频调速算法研究第29-33页
        3.2.1. 变频调速的基本原理第29-30页
        3.2.2. 变频调速系统结构第30页
        3.2.3. 节能可行性分析第30-33页
    3.3. 本章小结第33-34页
第四章 隧道短时交通流预测模型第34-51页
    4.1. 引言第34页
    4.2. 几种主要的短时交通流预测模型第34-36页
    4.3. 隧道实际交通量分析第36-37页
    4.4. 基于 BP 神经网络的短时交通流预测模型第37-45页
        4.4.1. BP 神经网络学习算法第37-40页
        4.4.2. 基于 BP 神经网络的短时交通流预测设计第40-43页
        4.4.3. 仿真测试及评价第43-45页
    4.5. 基于 RBF 神经网络的短时交通流预测模型第45-50页
        4.5.1. RBF 神经网络学习算法第45-47页
        4.5.2. 基于 RBP 神经网络的短时交通流预测设计第47-50页
    4.6. 本章小结第50-51页
第五章 模糊控制及隧道通风模糊控制系统第51-63页
    5.1. 引言第51页
    5.2. 模糊控制的基本原理第51-55页
        5.2.1. 模糊控制原理第51-52页
        5.2.2. 模糊控制器的组成第52-53页
        5.2.3. 模糊控制系统的组成第53-54页
        5.2.4. 模糊控制器的设计方法第54-55页
    5.3. 基于模糊控制技术的公路隧道通风系统设计第55-62页
        5.3.1. 模糊控制系统的建立流程第55页
        5.3.2. 输入变量与输出变量的确定第55-56页
        5.3.3. 输入变量与输出变量的模糊化第56页
        5.3.4. 输入输出隶属度函数的确定第56-57页
        5.3.5. 通风模糊控制规则制定第57-58页
        5.3.6. 模糊推理第58-59页
        5.3.7. 反模糊化第59-60页
        5.3.8. 隧道通风模糊控制系统仿真性能分析第60-62页
    5.4. 本章小结第62-63页
第六章 隧道通风系统的能耗分析第63-69页
    6.1. 引言第63页
    6.2. 传统控制的能耗分析第63-65页
    6.3. 基于神经网络预测的模糊控制的能耗分析第65-66页
    6.4. 两种方式的能耗节能分析对比第66-67页
    6.5. 变频调速第67页
    6.6. 技术节能分析第67-68页
    6.7. 本章小结第68-69页
总结及展望第69-71页
参考文献第71-75页
攻读学位期间取得的研究成果第75-76页
致谢第76页

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