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给水管网漏损分析及预测

摘要第1-6页
Abstract第6-7页
致谢第7-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·课题研究背景第12-13页
     ·水资源现状第12页
     ·我国城市给水管网漏失现状第12-13页
   ·国内外给水管网漏损问题研究现状第13-18页
     ·给水管网漏失检测技术第13-15页
     ·给水管网漏失检测方法第15-17页
     ·给水管网漏损预测模型的研究第17-18页
   ·本课题研究的目的、意义第18-19页
   ·本课题研究的主要内容第19-20页
第二章 给水管网漏损分析第20-30页
   ·给水管网漏损组成和分类第20-22页
   ·给水管网漏损程度衡量指标第22页
   ·给水管网漏损原因分析第22-27页
     ·管材质量不佳第22-23页
     ·地质土层条件的影响第23-24页
     ·接口质量不佳第24页
     ·施工质量不良第24-25页
     ·温度的影响第25页
     ·附近施工的影响第25页
     ·管道防腐不佳和老化第25-26页
     ·地势沉降和荷载第26页
     ·管网运行压力过高第26页
     ·水锤破坏第26页
     ·闸井、表井等附属设施漏水第26-27页
   ·给水管网漏损控制措施第27-30页
     ·设计方面第27-28页
     ·施工方面第28页
     ·运行管理第28-30页
第三章 基于AHP 的给水管网漏损影响因素分析第30-38页
   ·层次分析法(AHP)介绍第30-35页
     ·层次分析法的基本思想和原理第30页
     ·层次分析法的基本步骤第30-35页
   ·基于AHP 的给水管网漏损因素评价模型的建立第35页
     ·给水管网漏损影响因素第35页
     ·层次分析结构模型的建立第35页
   ·基于 AHP 的给水管网漏损因素评价模型的求解第35-36页
     ·构造判断矩阵第35-36页
     ·求解判断矩阵第36页
   ·结论第36-38页
第四章 给水管网漏损预测模型第38-62页
   ·基于 PSO 算法的 BP 神经网络优化第38-49页
     ·人工神经网络理论基础第38-41页
     ·BP 神经网络及其学习算法第41-44页
     ·粒子群优化算法概述第44-46页
     ·基于 PSO 的神经网络学习算法第46-49页
   ·基于 MATLAB 神经网络工具箱的 BP 网络模型的建立第49-53页
     ·MATLAB 语言简介第49-50页
     ·MATLAB 神经网络工具箱第50-51页
     ·预测模型的构造第51-53页
   ·应用PSO-BP 神经网络预测管道安全使用时间第53-60页
     ·导致管道漏损的主要因素第53-56页
     ·管道安全使用时间的预测第56-60页
   ·小结第60-62页
第五章 结论与展望第62-63页
   ·结论第62页
   ·展望第62-63页
参考文献第63-66页
攻读硕士期间发表的学术论文第66页
工程设计实践第66-67页

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