城市给水管网爆管事故在线监测研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8-11页 |
| ·研究现状及存在问题 | 第11-15页 |
| ·爆管事故的监测和诊断 | 第11-14页 |
| ·给水管网的优化监测 | 第14-15页 |
| ·本文的研究目标、内容与技术路线 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·技术路线 | 第16-17页 |
| 第二章 给水管网爆管事故状态模拟 | 第17-43页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·给水管网动态模拟研究的概况 | 第17-29页 |
| ·给水管网动态模拟的基本方法 | 第18-19页 |
| ·管网宏观模型研究的进展 | 第19-24页 |
| ·管网构造法建立宏观模型 | 第24-26页 |
| ·神经网络法建立管网宏观模型 | 第26-28页 |
| ·总结 | 第28-29页 |
| ·给水管网爆管事故状态的模拟方法之一 | 第29-31页 |
| ·给水管网正常运行状态的宏观模型 | 第29-30页 |
| ·给水管网爆管事故状态的宏观模型 | 第30-31页 |
| ·给水管网爆管事故状态的模拟方法之二 | 第31-36页 |
| ·给水管网正常状态的微观模型(水力分析) | 第31-34页 |
| ·给水管网爆管事故状态的微观模型（水力分析） | 第34-36页 |
| ·例题分析 | 第36-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第三章 给水管网爆管事故在线监测方法之一 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·神经网络技术 | 第44-45页 |
| ·爆管事故在线监测方法 | 第45-52页 |
| ·学习数据的产生 | 第45-46页 |
| ·神经网络的构造和训练 | 第46-47页 |
| ·爆管位置和爆管程度的诊断 | 第47-50页 |
| ·爆管事故影响范围的诊断 | 第50-52页 |
| ·实际应用中的几个问题 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第四章 给水管网爆管事故在线监测方法之二 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·爆管事故在线监测方法 | 第55-63页 |
| ·学习数据的产生 | 第55页 |
| ·神经网络的训练 | 第55-60页 |
| ·爆管位置和爆管程度的诊断 | 第60-63页 |
| ·方法一与方法二的比较 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第五章 给水管网流量监测点优化布置方法 | 第66-76页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·给水管网流量监测点优化布置方法 | 第66-69页 |
| ·算例与分析 | 第69-75页 |
| ·流量敏感度分析 | 第69-71页 |
| ·用户流量对流量敏感度的影响 | 第71-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 第六章 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·本文结论 | 第76页 |
| ·进一步工作的展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第84-85页 |
| 附录 | 第85-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
