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撞击感度综合性能测试平台设计

1 引言第1-10页
   ·选题背景及意义第7页
   ·国内外发展和研究状况第7-8页
     ·落锤仪结构设计现状第7-8页
     ·试样判爆的研究现状第8页
   ·撞击感度测试中尚需解决的问题第8-9页
   ·本文的主要工作第9-10页
2 撞击感度综合性能测试平台总体设计第10-25页
   ·概述第10页
   ·系统总体方案第10-11页
   ·硬件平台第11-19页
     ·落锤仪结构第11-16页
     ·测试部分第16-19页
   ·软件平台第19-23页
     ·开发环境第19页
     ·测试软件组成第19-20页
     ·软件的使用第20-23页
   ·系统集成第23-24页
   ·本章小结第24-25页
3 气体检测系统设计第25-38页
   ·概述第25页
   ·测试系统的搭建第25-27页
     ·传感器工作原理第25页
     ·测试系统构成第25-27页
   ·爆炸气体的检测第27-29页
   ·试样的判爆第29-37页
     ·BP神经网络原理第29-30页
     ·BP神经网络算法第30页
     ·BP神经网络的改进算法第30-31页
     ·试样判爆神经网络模型第31-37页
   ·本章小节第37-38页
4 爆炸噪声测试及特性分析第38-44页
   ·概述第38页
   ·爆炸噪声测试及其特性分析第38-42页
     ·测试系统第38-39页
     ·测试准备工作第39-40页
     ·落锤“空打”噪声的测定第40-41页
     ·落高与撞击爆炸噪声声压级关系的确定第41-42页
   ·本章小节第42-44页
5 落锤撞击力测试及特性分析第44-50页
   ·概述第44页
   ·传感器的选用第44页
   ·测力锤头的设计第44-45页
   ·落锤撞击力实验分析第45-48页
     ·落锤“空打”的撞击力测试第45-46页
     ·落锤撞击炸药的撞击力测试第46-48页
   ·判爆程序的设计讨论第48页
   ·影响压电测力系统测量精度的因素第48-49页
   ·本章小节第49-50页
6 信息融合在爆炸等级分类中的应用讨论第50-61页
   ·概述第50页
   ·多传感器信息融合概述第50-54页
     ·多传感器信息融合的层次第50-52页
     ·D-S证据理论的基本概念第52-54页
   ·系统总体结构设计第54-55页
   ·基本概率赋值(质量函数)的获取第55-57页
     ·以往基本概率赋值获取的方法第55-56页
     ·利用BP神经网络获取基本概率赋值第56-57页
   ·运用D-S证据理论进行信息融合第57-60页
     ·D-S证据理论的融合方法第57-58页
     ·D-S证据理论实例计算分析第58-60页
   ·基于基本概率赋值的决策方、法第60页
   ·本章小节第60-61页
7 全文总结第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-66页

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