基于神经网络的动车组车体K值计算方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·论文研究背景、目的及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 列车 K 值及现有计算方法 | 第17-26页 |
| ·K 值的定义及其计算方法 | 第17-21页 |
| ·动车组车体隔热性能的影响因素 | 第21-22页 |
| ·现有列车 K 值计算方法 | 第22-26页 |
| ·中国铁标计算方法 | 第22-24页 |
| ·日本标准计算方法 | 第24-25页 |
| ·仿真计算方法 | 第25-26页 |
| 第3章 动车组 K 值仿真研究 | 第26-54页 |
| ·动车组结构特点 | 第26-27页 |
| ·仿真计算理论分析 | 第27-29页 |
| ·平壁区域传热模型及仿真研究 | 第29-31页 |
| ·材料特性及边界条件 | 第29-30页 |
| ·平壁区域模型及仿真研究 | 第30-31页 |
| ·实验验证 | 第31-35页 |
| ·实验测试方法 | 第31-32页 |
| ·试验台简介 | 第32-34页 |
| ·测试结果分析 | 第34-35页 |
| ·热桥区域传热模型及仿真研究 | 第35-54页 |
| ·车顶典型热桥结构 | 第35-40页 |
| ·地板典型热桥结构 | 第40-49页 |
| ·侧墙典型热桥结构 | 第49-54页 |
| 第4章 热桥模型的人工神经网络分析 | 第54-75页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第54-57页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第54-56页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第56-57页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第57-64页 |
| ·BP 神经元及 BP 网络结构模型 | 第58-59页 |
| ·BP 网络学习 | 第59-64页 |
| ·热桥修正系数网络评判模型研究 | 第64-75页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱的应用 | 第64页 |
| ·BP 神经网络评判模型的建立步骤 | 第64-65页 |
| ·热桥修正系数评判网络的训练及验证分析 | 第65-75页 |
| 第5章 BP 模型校验及应用 | 第75-88页 |
| ·250 公里定型动车组车体结构 | 第75-77页 |
| ·BP 评判模型计算整车 K 值 | 第77-80页 |
| ·计算整车 K 值 | 第77-78页 |
| ·BP 批判模型应用 | 第78-80页 |
| ·模拟仿真计算整车 K 值 | 第80-88页 |
| ·车顶 | 第80-81页 |
| ·地板 | 第81-83页 |
| ·侧墙 | 第83-85页 |
| ·车端 | 第85-86页 |
| ·整车 | 第86页 |
| ·结果分析 | 第86-88页 |
| 结论与展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 硕士期间发表的学术论文 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
