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危险化学品泄漏源的定位研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-17页
第一章 绪论第17-33页
   ·选题背景及意义第17-22页
     ·研究背景第17-22页
     ·研究意义第22页
   ·选题的国内外研究现状第22-29页
     ·概率统计方法第23-26页
     ·最优化方法第26-28页
     ·现有研究存在的问题第28-29页
   ·研究思路第29-33页
     ·研究内容第29-30页
     ·研究方案第30-33页
第二章 泄漏源定位的基本理论与方法第33-55页
   ·毒气扩散的理论与模型第34-36页
     ·气体扩散的研究方法第34-35页
     ·气体扩散的高斯模型第35-36页
   ·泄漏源定位的优化方法第36-49页
     ·梯度型优化算法第38-39页
     ·智能优化算法第39-49页
   ·气体监测模式对定位的影响第49-53页
     ·监测数据的准确性第49-50页
     ·监测布局的有效性第50-52页
     ·实时监测的移动策略第52-53页
   ·本章小结第53-55页
第三章 基于模式搜索法的泄漏源定位研究第55-85页
   ·引言第55页
   ·泄漏源定位的优化建模方法第55-60页
     ·基于多监测点的优化建模第57-58页
     ·基于单监测点的优化建模第58-60页
   ·基于模式搜索法的泄漏源定位实现第60-72页
     ·模式搜索法第60-61页
     ·模式搜索算法在泄漏源定位中的应用第61-67页
     ·模式搜索算法反算性能评价第67-72页
   ·基于混合遗传-模式搜索法的反算定位第72-83页
     ·混合算法结构设计第72-75页
     ·混合时机的选取第75-76页
     ·混合遗传-模式搜索法的泄漏源定位第76-83页
   ·本章小结第83-85页
第四章 基于贝叶斯推理与优化算法结合的泄漏源定位第85-99页
   ·引言第85-86页
   ·基于贝叶斯推理的泄漏源参数识别方法第86-94页
     ·贝叶斯推理第86-90页
     ·后验概率分布的抽样第90-91页
     ·基于贝叶斯推理的泄漏源定位第91-94页
   ·基于贝叶斯推理与优化算法结合的泄漏源参数识别方法第94-97页
     ·基于优化方法改进的贝叶斯推理反算第94-95页
     ·混合优化方法的贝叶斯推理在泄漏源参数识别中的应用第95-97页
   ·本章小结第97-99页
第五章 基于元胞自动机的扩散建模及其在泄漏源定位中的应用第99-117页
   ·引言第99页
   ·基于元胞自动机方法的扩散建模第99-103页
     ·气体传输扩散的机理分析第99-101页
     ·基于元胞自动机方法的扩散模拟第101-103页
   ·CA 扩散模型的有效性验证第103-113页
     ·CA 扩散模型的仿真试验设计第103-105页
     ·仿真结果与分析第105-112页
     ·CA 扩散模型的性能评价第112-113页
   ·基于元胞自动机的扩散模型在泄漏源定位中的应用第113-115页
   ·本章小结第115-117页
第六章 外场试验验证与误差分析第117-133页
   ·外场试验设计第117-122页
     ·试验目的与方案第117-120页
     ·试验平台的建立第120-122页
   ·不同监测模式下的外场试验第122-124页
     ·固定监测点下的试验第122-123页
     ·固定监测结合移动监测下的试验第123-124页
   ·泄漏源定位的外场试验验证第124-131页
     ·试验结果与分析第124-127页
     ·泄漏源定位的试验验证与分析第127-131页
   ·本章小结第131-133页
第七章 结论与展望第133-137页
   ·主要工作与结论第133-134页
   ·主要创新点第134页
   ·研究展望第134-137页
参考文献第137-147页
致谢第147-149页
研究成果及发表的学术论文第149-151页
作者和导师简介第151-152页
附件第152-153页

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