| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·磁滞特性的研究背景 | 第9-10页 |
| ·磁滞数学模型理论研究的现状 | 第10-12页 |
| ·标量磁滞数学模型理论研究的现状 | 第10-11页 |
| ·矢量磁滞数学模型理论研究的现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第2章 磁性材料的磁滞模型问题 | 第13-19页 |
| ·Preisach磁滞数学模型 | 第13页 |
| ·Jiles-Atherton磁滞数学模型 | 第13-15页 |
| ·Jiles-Atherton磁滞数学模型的基本磁滞理论 | 第13-14页 |
| ·原始的Jiles-Atherton磁滞数学模型 | 第14-15页 |
| ·改进的Jiles-Atherton磁滞模型 | 第15-18页 |
| ·改进的静态Jiles-Atherton磁滞模型 | 第15-16页 |
| ·改进的动态Jiles-Atherton磁滞模型 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 神经网络与遗传算法相结合 | 第19-33页 |
| ·BP神经网络 | 第19-24页 |
| ·BP神经网络结构 | 第20页 |
| ·BP神经网络算法的基本原理 | 第20-23页 |
| ·BP神经网络存在的问题及其优化改进的探讨 | 第23-24页 |
| ·遗传算法 | 第24-26页 |
| ·遗传算法的发展 | 第24页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的特点 | 第25-26页 |
| ·神经网络与遗传算法的结合 | 第26-31页 |
| ·遗传算法优化神经网络 | 第27-29页 |
| ·遗传算法优化神经网络的算法实现 | 第29页 |
| ·神经网络遗传算法函数极值寻优的算法实现 | 第29-31页 |
| ·算例 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 铁磁材料磁性能的测试 | 第33-41页 |
| ·铁磁材料磁特性测量方法的介绍 | 第33-35页 |
| ·爱泼斯坦方圈测量方法 | 第33-34页 |
| ·损耗的测量方法 | 第34-35页 |
| ·爱泼斯坦方圈法的优点 | 第35页 |
| ·磁性材料磁性能的测试 | 第35-37页 |
| ·爱泼斯坦方圈的测试 | 第36-37页 |
| ·变压器铁心磁性能的测试 | 第37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·爱泼斯坦方圈的实验分析 | 第37-38页 |
| ·变压器的实验分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于神经网络的JILES-ATHERTON磁滞模型参数的求解 | 第41-47页 |
| ·静态Jiles-Atherton磁滞模型参数的提取计算 | 第41-45页 |
| ·静态Jiles-Atherton磁滞模型方程 | 第41-42页 |
| ·Jiles-Atherton对实验数据的仿真模型的实现 | 第42-45页 |
| ·动态Jiles-Atherton磁滞模型参数的提取计算 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
