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 |