特种收放装置设计与控制系统研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 论文研究的目的与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 论文相关课题的国内外研究发展与现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 双折线绳槽卷筒的研究与发展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 波浪补偿技术的研究发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 神经网络理论的现状和发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 双折线绳槽卷筒的设计 | 第19-33页 |
| 2.1 绳槽卷筒特点 | 第19-23页 |
| 2.1.1 螺旋绳槽 | 第19-20页 |
| 2.1.2 单折线绳槽 | 第20-21页 |
| 2.1.3 双折线绳槽 | 第21-23页 |
| 2.2 双折线绳槽卷筒的样本设计 | 第23-32页 |
| 2.2.1 乱绳现象 | 第23-24页 |
| 2.2.2 双折线绳槽卷筒的结构 | 第24-26页 |
| 2.2.3 双折线绳槽卷筒的关键参数 | 第26-29页 |
| 2.2.4 双折线绳槽卷筒的样本参数 | 第29-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 垫块的参数化设计 | 第33-39页 |
| 3.1 UG参数建模介绍 | 第33页 |
| 3.2 表达式在UG的应用 | 第33-35页 |
| 3.2.1 Expressions对话框功能 | 第33-34页 |
| 3.2.2 表达式语言 | 第34页 |
| 3.2.3 表达式的变量名称 | 第34-35页 |
| 3.2.4 表达式运算符 | 第35页 |
| 3.2.5 内置函数 | 第35页 |
| 3.2.6 条件表达式 | 第35页 |
| 3.3 垫块的数学模型 | 第35-38页 |
| 3.3.1 建立圆柱坐标系 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于神经网络的卷筒设计 | 第39-53页 |
| 4.1 人工神经网络的发展及理论基础 | 第39-42页 |
| 4.1.1 人工神经网络的发展 | 第39页 |
| 4.1.2 人工神经完网络的研究应用 | 第39-40页 |
| 4.1.3 神经网络的生理学基础 | 第40页 |
| 4.1.4 神经网络的基本结构 | 第40-42页 |
| 4.1.5 神经网络的学习方法 | 第42页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第42-45页 |
| 4.3 基于神经网络的折线绳槽设计 | 第45-52页 |
| 4.3.1 神经网络数据的分组 | 第45页 |
| 4.3.2 样本处理 | 第45-46页 |
| 4.3.3 确定网络训练参数 | 第46-47页 |
| 4.3.4 权值初始化 | 第47-48页 |
| 4.3.5 BP神经网络的选型和训练结果 | 第48-52页 |
| 4.3.6 最终训练结果 | 第52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 结构仿真应力分析 | 第53-61页 |
| 5.1 运动仿真 | 第54页 |
| 5.2 简化模型的运动分析 | 第54-56页 |
| 5.3 模型的静力学分析 | 第56-59页 |
| 5.3.1 卷筒的设计参数 | 第56-57页 |
| 5.3.2 卷筒的有限元模型 | 第57-58页 |
| 5.3.3 约束设置 | 第58页 |
| 5.3.4 施加载荷 | 第58页 |
| 5.3.5 计算结果分析 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 被动波浪补偿 | 第61-69页 |
| 6.1 被动波浪补偿装置的工作原理 | 第61-62页 |
| 6.2 波浪补偿装置与起重装置的动力学模型 | 第62-63页 |
| 6.3 系统数学模型的建立与求解 | 第63-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第7章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 结论 | 第69页 |
| 7.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间发表及被录用的学术论文目录 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
