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散料离散元参数标定方法研究及应用

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究目的及意义第12-13页
    1.3 离散元参数确定方法研究现状第13-17页
        1.3.1 直接测取离散元参数相关研究第13-14页
        1.3.2 离散元参数标定方法相关研究第14-17页
    1.4 主要研究内容和研究方法第17-19页
第2章 散料离散元参数标定实验研究第19-29页
    2.1 散料宏观和细观物理力学属性第19-24页
        2.1.1 颗粒物理属性第19-20页
        2.1.2 颗粒力学属性第20-21页
        2.1.3 散料物理属性第21-22页
        2.1.4 散料力学属性第22-24页
    2.2 散料标定实验第24-28页
        2.2.1 散料离散元参数标定实验选择原则第24页
        2.2.2 堆密度测试第24-25页
        2.2.3 落料测试第25-26页
        2.2.4 滚筒测试第26-28页
    2.3 本章小结第28-29页
第3章 离散元参数对散料宏观行为影响的研究第29-44页
    3.1 离散元法简介第29-32页
        3.1.1 基本原理第29页
        3.1.2 接触模型第29-31页
        3.1.3 颗粒形状第31页
        3.1.4 时间步第31-32页
    3.2 散料离散元模型基本设置第32页
    3.3 周期性边界条件第32-36页
        3.3.1 周期性边界条件对落料实验模拟的影响第33-34页
        3.3.2 周期性边界条件对滚筒实验模拟的影响第34-36页
        3.3.3 全尺寸模型与周期模型对比小结第36页
    3.4 离散元参数分析第36-43页
        3.4.1 离散元参数对散料堆密度的影响第36-37页
        3.4.2 离散元参数对散料休止角的影响第37-42页
        3.4.3 参数分析总结第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第4章 散料离散元参数标定流程第44-69页
    4.1 散料离散元模拟数据库第44-47页
        4.1.1 试验设计第44-45页
        4.1.2 数值模拟第45-46页
        4.1.3 结果处理第46-47页
    4.2 基于BP神经网络的散料宏观行为预测模型第47-53页
        4.2.1 BP神经网络基本原理第48-49页
        4.2.2 BP神经网络模型构建第49-50页
        4.2.3 BP神经网络优化第50-53页
    4.3 离散元参数空间可行域探索算法第53-57页
        4.3.1 数学模型第53-54页
        4.3.2 可行域第54-57页
    4.4 可行解集合的聚类分析第57-59页
        4.4.1 K均值聚类第58页
        4.4.2 聚类个数有效性分析第58-59页
    4.5 散料离散元参数标定软件平台的建立第59-65页
        4.5.1 散料离散元参数标定软件第59-62页
        4.5.2 标定软件预测性能对比第62-65页
    4.6 散料离散元参数标定结果分析第65-67页
        4.6.1 标定结果多样性第65-66页
        4.6.2 标定结果局限性第66-67页
    4.7 标定结果验证第67-68页
    4.8 本章小结第68-69页
第5章 标定方法在改善垂直螺旋输送理论中的应用第69-79页
    5.1 散料垂直螺旋输送研究现状第69-70页
    5.2 散料离散元参数标定和验证第70-74页
        5.2.1 离散元参数标定第70-71页
        5.2.2 标定结果验证第71-74页
    5.3 散料垂直螺旋输送数值模拟第74-75页
    5.4 结果分析与讨论第75-78页
        5.4.1 散料转速分布规律第75-76页
        5.4.2 散料运动模型第76-78页
    5.5 本章小结第78-79页
第6章 总结与展望第79-81页
    6.1 总结第79-80页
    6.2 展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-88页
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果第88-89页
附录第89-99页

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