城市公路隧道通风智能控制系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·概述 | 第9页 |
| ·公路隧道通风控制现状 | 第9-12页 |
| ·公路隧道通风控制方式 | 第10-12页 |
| ·目前通风控制存在的问题 | 第12页 |
| ·本文研究内容、拟解决的关键问题及研究路线 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·拟解决的关键问题 | 第12-13页 |
| ·研究路线 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 隧道通风系统需风量计算及相关数学模型 | 第14-26页 |
| ·隧道内通风系统的基本构成 | 第14页 |
| ·隧道通风卫生标准 | 第14-15页 |
| ·CO设计浓度 | 第15页 |
| ·VI设计浓度 | 第15页 |
| ·隧道通风需风量计算 | 第15-17页 |
| ·稀释CO的需风量 | 第15-16页 |
| ·稀释VI的需风量 | 第16-17页 |
| ·隧道通风系统数学模型 | 第17-24页 |
| ·空气动力学模型 | 第17-20页 |
| ·污染物模型 | 第20-22页 |
| ·交通流模型 | 第22-24页 |
| ·课题研究对象武昌首义广场隧道相关参数及计算 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 模糊控制技术与通风模糊控制系统设计 | 第26-41页 |
| ·模糊控制原理 | 第26-32页 |
| ·模糊控制器的基本结构 | 第26-31页 |
| ·模糊控制系统的优点与缺陷 | 第31-32页 |
| ·模糊控制器的设计步骤 | 第32页 |
| ·基于模糊控制技术的公路隧道通风系统设计 | 第32-38页 |
| ·隧道基本参数 | 第32-33页 |
| ·控制周期的确定 | 第33页 |
| ·Matlab模糊工具箱及其隶属度函数简介 | 第33-35页 |
| ·系统变量模糊化 | 第35页 |
| ·论域变换及相应各变量隶属度函数建立 | 第35-37页 |
| ·模糊控制系统的规则库 | 第37-38页 |
| ·风机启停策略 | 第38-39页 |
| ·基本原则 | 第38页 |
| ·风机启停逻辑 | 第38-39页 |
| ·仿真结果 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 神经网络以及模糊系统与神经网络的融合 | 第41-52页 |
| ·神经网络的理论基础 | 第41-43页 |
| ·神经网络的工作方式 | 第41页 |
| ·神经网络的不同分类 | 第41-42页 |
| ·目前常用的神经网络 | 第42-43页 |
| ·模糊系统和神经网络的关系 | 第43-44页 |
| ·模糊系统和神经网络的结合方式 | 第44-45页 |
| ·基于神经网络的模糊系统设计 | 第45-51页 |
| ·基于神经网络的模糊控制和决策 | 第45-47页 |
| ·确定学习算法 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于模糊神经网络通风控制系统与工程仿真 | 第52-70页 |
| ·模糊神经网络的优点 | 第52页 |
| ·模糊神经网络控制模型 | 第52-53页 |
| ·隶属函数参数调整 | 第53-54页 |
| ·调整流程图 | 第53-54页 |
| ·参数调整注意事项 | 第54页 |
| ·模糊组合调整原则 | 第54-55页 |
| ·以交通flow1进行调整隶属函数及仿真 | 第55-58页 |
| ·课题研究的三种交通流仿真图示 | 第58-65页 |
| ·正常交通流仿真 | 第59-61页 |
| ·高密度交通流仿真 | 第61-63页 |
| ·稀疏交通流仿真 | 第63-65页 |
| ·重新调整模糊神经控制系统并再次对三种交通流仿真 | 第65-69页 |
| ·模糊神经智能控制系统的节能计算与结果分析 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| ·存在的问题 | 第71页 |
| ·工作展望 | 第71-72页 |
| 插图索引 | 第72-73页 |
| 表索引 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与项目 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
