浮阀塔板计算机辅助设计系统研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·板式塔简介 | 第9-12页 |
| ·CAD技术在化工行业的应用 | 第12-14页 |
| ·国外研究历程 | 第12-13页 |
| ·国内研究历程 | 第13页 |
| ·化工行业的CAD技术发展趋势 | 第13-14页 |
| ·课题研究的主要内容及意义 | 第14-16页 |
| 第二章 软件开发工具及系统功能规划 | 第16-24页 |
| ·Visual Basic简介 | 第16-17页 |
| ·AutoCAD二次开发方法 | 第17-19页 |
| ·系统总体功能规划 | 第19-24页 |
| ·系统模型设计 | 第20-21页 |
| ·工程数据库设计 | 第21-22页 |
| ·参数化设计 | 第22-24页 |
| 第三章 浮阀塔板的设计 | 第24-42页 |
| ·塔板结构设计 | 第25-32页 |
| ·塔径计算 | 第25-26页 |
| ·溢流区设计 | 第26-30页 |
| ·开孔区设计 | 第30-32页 |
| ·流体力学计算与校核 | 第32-37页 |
| ·气体通过塔板的压强降 | 第32-34页 |
| ·液沫夹带 | 第34-35页 |
| ·降液管内液体高度（液泛） | 第35页 |
| ·液体在降液管内停留时间及流速 | 第35-36页 |
| ·泄漏验算 | 第36-37页 |
| ·塔板气液负荷性能图 | 第37-42页 |
| 第四章 人工神经网络在塔板设计中的应用 | 第42-53页 |
| ·人工神经网络技术 | 第42-43页 |
| ·人工神经网络模型 | 第43页 |
| ·人工神经学习类型 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第45页 |
| ·BP神经网络的算法 | 第45-46页 |
| ·神经网络技术在浮阀塔板设计中的应用 | 第46-53页 |
| ·网络模型建立 | 第46-48页 |
| ·神经网络训练 | 第48-50页 |
| ·神经网络测试 | 第50-51页 |
| ·神经网络应用 | 第51-53页 |
| 第五章 软件系统实现 | 第53-69页 |
| ·程序系统设计 | 第53-55页 |
| ·程序界面设计 | 第53-54页 |
| ·程序计算设计 | 第54-55页 |
| ·塔板工艺设计 | 第55-60页 |
| ·塔板结构设计 | 第55-56页 |
| ·塔板分块及布阀 | 第56-58页 |
| ·流体力学校核 | 第58-59页 |
| ·程序结果整理 | 第59-60页 |
| ·CAD绘图功能 | 第60-69页 |
| ·塔板装配图 | 第61-65页 |
| ·塔板零件图 | 第65-69页 |
| 结论与展望 | 第69-70页 |
| 1、结论 | 第69页 |
| 2、展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
