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袋式除尘器数字样机的性能评价方法及其方案优化研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 选题背景与研究意义第9-11页
    1.2 袋式除尘器的性能及其评价方法研究现状第11-16页
        1.2.1 国内外研究动态第11-15页
        1.2.2 研究中存在的不足第15-16页
    1.3 课题的研究内容、方法及技术路线第16-19页
        1.3.1 主要内容及方法第16-17页
        1.3.2 技术路线第17-19页
第二章 袋式除尘器数字样机综合的性能评价方法综述第19-32页
    2.1 数字样机技术在除尘器性能评价及其设计中的应用第19-20页
    2.2 袋式除尘器数字样机综合的性能评价的内容与过程第20-23页
        2.2.1 数字样机综合性能评价的内容第20-22页
        2.2.2 数字样机的工作性能评价过程第22-23页
    2.3 除尘器数字样机工作性能综合评价的内涵第23-25页
        2.3.1 除尘器工作性能评价指标的分级涵义第24页
        2.3.2 性能评价等级的分级涵义第24-25页
    2.4 现有的综合性能的评价方法第25-29页
        2.4.1 综合指数法第25页
        2.4.2 主成分分析法第25-26页
        2.4.3 人工神经网络评价法第26页
        2.4.4 灰色关联度分析方法第26-27页
        2.4.5 灰色模糊综合评价方法第27-29页
    2.5 灰色理论与模糊理论在综合性能评价过程中的适用性第29-30页
        2.5.1 灰色理论在数字样机性能评价中的适用性第29-30页
        2.5.2 模糊理论在数字样机性能评价中的适用性第30页
    2.6 本章小节第30-32页
第三章 袋式除尘器数字样机工作性能综合评价模型的构建第32-50页
    3.1 工作综合性能的评价指标体系的构建第32-35页
        3.1.1 指标体系的含义第32页
        3.1.2 指标体系构建原则第32-33页
        3.1.3 指标体系构建流程第33-34页
        3.1.4 指标体系的层次框架第34-35页
    3.2 评价指标的解释及提取计算方法第35-42页
    3.3 评价指标权重的确定方法第42-48页
        3.3.1 主观赋权法第43-45页
        3.3.2 客观赋权法第45-46页
        3.3.3 灰色关联度法确定权重第46-48页
        3.3.4 组合赋权第48页
    3.4 灰色模糊综合评价模型的建立第48-49页
    3.5 本章小节第49-50页
第四章 不同进风方式的除尘器数字样机过滤综合性能评价实例第50-69页
    4.1 不同进风方式的除尘器数字样机流场数值模拟基本概况第50-54页
        4.1.1 物理模型第50-52页
        4.1.2 工况描述第52页
        4.1.3 边界条件设置第52-53页
        4.1.4 数值模拟计算方法及结果第53-54页
    4.2 评价因素集及评语集的建立第54-55页
    4.3 建立评价指标分级标准第55-56页
    4.4 确定灰色模糊权重值第56-61页
        4.4.1 主观赋权法确定权重第56-58页
        4.4.2 客观赋权法确定权重第58-60页
        4.4.3 灰色关联度法确定权重第60-61页
        4.4.4 组合赋权第61页
    4.5 确定模糊评判矩阵第61-65页
        4.5.1 建立灰色评价灰类第61-62页
        4.5.2 建立灰色评价向量第62-63页
        4.5.3 模糊判断矩阵的确定第63-65页
    4.6 灰色模糊综合评判第65-67页
    4.7 综合性能评价结果比较第67-68页
    4.8 本章小节第68-69页
第五章 响应面近似技术在除尘器数字样机优化设计中的应用第69-81页
    5.1 响应面法的基本原理第69-70页
    5.2 响应面近似模型的构建方法和优化流程第70-73页
        5.2.1 响应面近似模型的数学描述第70-72页
        5.2.2 近似替代模型的误差检验第72页
        5.2.3 近似模型优化过程第72-73页
    5.3 可重构袋式除尘器数字样机设计方案优化第73-80页
        5.3.1 试验设计第74-76页
        5.3.2 构建响应面近似模型第76-77页
        5.3.3 优化分析第77-80页
    5.4 本章小结第80-81页
第六章 总结与展望第81-84页
    6.1 总结第81-82页
    6.2 展望第82-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-89页
攻读学位期间的研究成果第89页

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