| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-14页 |
| 1 引言 | 第14-21页 |
| ·研究的目的及意义 | 第14-15页 |
| ·苜蓿的种植及营养价值 | 第14页 |
| ·苜蓿的饲用产品及其特殊用途产品 | 第14页 |
| ·苜蓿太阳能干燥及其仿真研究的意义 | 第14-15页 |
| ·国内外太阳能干燥及仿真研究现状 | 第15-17页 |
| ·国外太阳能干燥及仿真研究现状 | 第15-16页 |
| ·国内太阳能干燥及仿真研究现状 | 第16-17页 |
| ·神经网络在仿真建模研究中的应用 | 第17-18页 |
| ·神经网络在函数逼近中的应用 | 第17页 |
| ·神经网络在过程仿真建模中的应用 | 第17页 |
| ·神经网络在动态系统预测模型中的应用 | 第17-18页 |
| ·存在的问题 | 第18-19页 |
| ·太阳能空气集热器热性能仿真研究方面 | 第18页 |
| ·苜蓿太阳能干燥研究方面 | 第18-19页 |
| ·苜蓿深层干燥过程仿真研究方面 | 第19页 |
| ·研究内容 | 第19-21页 |
| ·自然天气条件下的苜蓿固定深层太阳能干燥试验 | 第19-20页 |
| ·基于人工神经网络的太阳能集热器热性能仿真研究 | 第20页 |
| ·基于人工神经网络的苜蓿表面温度仿真研究 | 第20页 |
| ·基于人工神经网络的苜蓿湿含量在线预测模型的建立与研究 | 第20页 |
| ·基于人工神经网络的太阳能干燥系统仿真模型的建立及验证 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21页 |
| 2 自然天气条件下的苜蓿固定深层太阳能干燥试验研究 | 第21-48页 |
| ·试验设计 | 第21-25页 |
| ·试验研究的目的 | 第21-22页 |
| ·试验装置及试验指标 | 第22-25页 |
| ·试验方案 | 第25-29页 |
| ·相关参数的测定及传感器的布置 | 第27-28页 |
| ·试验样品及试验时间、地点 | 第28-29页 |
| ·试验结果分析 | 第29-44页 |
| ·太阳能集热器热性能试验结果分析 | 第29-36页 |
| ·固定深层太阳能苜蓿干燥试验结果分析 | 第36-43页 |
| ·苜蓿表面温度及湿含量回归分析 | 第43-44页 |
| ·苜蓿固定深层干燥机理分析 | 第44-48页 |
| ·干燥方式的分类与传热 | 第44-46页 |
| ·物料的固定深层干燥机理分析 | 第46-47页 |
| ·苜蓿固定深层太阳能干燥机理分析 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48页 |
| 3 基于人工神经网络的太阳能集热器热性能仿真研究 | 第48-73页 |
| ·基于人工神经网络的仿真模型的实现 | 第48-55页 |
| ·人工神经网络模型的优点及其 MATLAB 实现 | 第48-51页 |
| ·基于人工神经网络仿真模型的建模思路及网络性能评价指标 | 第51-55页 |
| ·人工神经网络在集热器热性能仿真中的运用可行性分析 | 第55页 |
| ·太阳能集热器热性能影响因子分析 | 第55-58页 |
| ·太阳能辐射 | 第55页 |
| ·太阳能集热器热性能及其效率 | 第55-56页 |
| ·倾斜安装集热器太阳辐射及其影响因子 | 第56-58页 |
| ·基于人工神经网络的集热器热性能仿真模型的建立 | 第58-62页 |
| ·网络影响因素的确定、数据处理 | 第58-61页 |
| ·数据预处理 | 第61-62页 |
| ·时间因素对集热器热性能仿真模型的影响分析 | 第62-67页 |
| ·不考虑时间因素的集热器仿真模型 | 第62-64页 |
| ·考虑时间因素的集热器仿真模型 | 第64-67页 |
| ·集热器出口气流温度仿真模型的建立 | 第67-72页 |
| ·不带空间信息的集热器气流温度及温升仿真模型 | 第67-69页 |
| ·带空间信息的集热器出口气流温度仿真模型 | 第69-71页 |
| ·集热器效率仿真模型的建立 | 第71-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 4 基于人工神经网络的苜蓿表面温度仿真研究 | 第73-91页 |
| ·基于人工神经网络的苜蓿表面温度仿真模型的建立 | 第73-77页 |
| ·人工神经网络在苜蓿表面温度仿真中的适用性分析 | 第73页 |
| ·苜蓿表面温度仿真网络影响因子的分析及网络创建 | 第73-76页 |
| ·基于BP 网络的仿真模型结构设计及数据处理 | 第76-77页 |
| ·基于人工神经网络的苜蓿表面温度仿真研究 | 第77-91页 |
| ·沿气流方向苜蓿表面温度的仿真研究 | 第77-78页 |
| ·同一截面苜蓿表面温度的仿真研究 | 第78-81页 |
| ·苜蓿表面温度整体仿真研究 | 第81-86页 |
| ·苜蓿表面温度多日连续仿真研究 | 第86-89页 |
| ·苜蓿温度梯度仿真研究 | 第89-91页 |
| ·小结 | 第91页 |
| 5 基于人工神经网络的苜蓿湿含量仿真研究 | 第91-105页 |
| ·苜蓿湿含量影响因素分析及网络创建 | 第92-94页 |
| ·苜蓿湿含量影响因素分析 | 第92页 |
| ·网络的创建 | 第92-94页 |
| ·基于人工神经网络的苜蓿湿含量仿真研究 | 第94-104页 |
| ·基于BP 网络的单层苜蓿湿含量仿真模型的建立 | 第94-97页 |
| ·基于BP 网络的多层苜蓿湿含量仿真模型的建立 | 第97-99页 |
| ·基于ELMAN 网络的多层苜蓿湿含量预测模型的建立 | 第99-101页 |
| ·基于BP 网络的苜蓿湿含量多日连续仿真模型的建立 | 第101页 |
| ·基于RBF 网络的苜蓿湿含量多日连续仿真模型的建立 | 第101-102页 |
| ·基于GRNN 网络的苜蓿湿含量多日连续模型的建立 | 第102-104页 |
| ·不同网络性能比较 | 第104页 |
| ·小结 | 第104-105页 |
| 6 基于人工神经网络的苜蓿太阳能干燥系统仿真模型的建立及验证 | 第105-112页 |
| ·基于人工神经网络的苜蓿太阳能干燥系统仿真模型的建立 | 第105-107页 |
| ·网络模型性能要求 | 第105页 |
| ·网络组成及结构 | 第105-107页 |
| ·网络性能的验证 | 第107-111页 |
| ·网络输入输出向量的选择 | 第107页 |
| ·网络训练与测试结果 | 第107-111页 |
| ·小结 | 第111-112页 |
| 7 结论与展望 | 第112-115页 |
| ·结论 | 第112-114页 |
| ·展望 | 第114页 |
| ·创新点 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-121页 |
| 作者简介 | 第121-122页 |
| 附录Ⅰ 回归分析与相关性分析数据(部分) | 第122-128页 |
| 附录Ⅱ 仿真网络样本数据表 | 第128-132页 |
| 附录Ⅲ 试验用各种仪器和传感器的性能指标 | 第132-133页 |
