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基于MATLAB与GPU的涡扇发动机旋转失速检测系统的实现

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景与选题意义第11-12页
    1.2 确定学习理论第12-13页
    1.3 MATLAB与GPU简介第13-15页
    1.4 本文研究内容与结构安排第15-17页
第二章 确定学习理论与轴流压气机旋转失速第17-32页
    2.1 引言第17页
    2.2 确定学习理论与动态模式识别第17-22页
        2.2.1 RBF神经网络第18-19页
        2.2.2 RBF神经网络的持续激励性质第19页
        2.2.3 离散系统的确定学习第19-21页
        2.2.4 动态模式识别第21-22页
    2.3 轴流压气机旋转失速第22-28页
        2.3.1 航空涡扇发动机简介第22-23页
        2.3.2 轴流压气机旋转失速第23-26页
        2.3.3 流动不稳定性建模与Mansoux模型介绍第26-28页
    2.4 确定学习理论在旋转失速故障检测中的应用第28-30页
    2.5 本章小结第30-32页
第三章 MATLAB并行计算工具箱与GPU加速计算第32-40页
    3.1 引言第32页
    3.2 MATLAB并行计算工具箱介绍第32-35页
        3.2.1 并行计算工具箱简介第32-33页
        3.2.2 并行计算工具箱环境配置第33-34页
        3.2.3 并行计算工具箱程序编写第34-35页
    3.3 Jacket Engine并行平台介绍第35-39页
        3.3.1 Jacket Engine平台简介第35-36页
        3.3.2 gfor-gend并行结构第36-37页
        3.3.3 Jacket Engine矩阵运算第37-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于MATLAB涡扇发动机旋转失速检测系统设计第40-51页
    4.1 引言第40页
    4.2 涡扇发动机旋转失速检测系统整体规划第40-41页
    4.3 基于MATLAB的涡扇发动机旋转失速检测离线系统设计第41-49页
        4.3.1 MATLAB GUI介绍第41-42页
        4.3.2 数据预处理模块设计第42-45页
        4.3.3 布置神经网络与选择模式模块设计第45-47页
        4.3.4 状态空间分析模块设计第47-48页
        4.3.5 结果分析模块设计第48-49页
    4.4 离线分析系统优化与整合第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
结论与展望第51-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-58页
附件第58页

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