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高速电梯气动特性优化与乘运性能评价方法研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-21页
    1.1 引言第12页
    1.2 课题的研究意义与技术背景第12-13页
    1.3 高速电梯轿厢外缘流线气动特性研究现状第13-18页
        1.3.1 高速电梯气动力学性能研究现状第13-15页
        1.3.2 高速电梯气动声学性能研究现状第15-16页
        1.3.3 高速电梯乘运性能评价方法研究现状第16-18页
    1.4 本文的研究内容与组织框架第18-20页
        1.4.1 本文的研究内容第18-19页
        1.4.2 本文的组织框架第19-20页
    1.5 本章小结第20-21页
第2章 高速电梯轿厢外缘流线气动特性建模与机理分析第21-36页
    2.1 引言第21-22页
    2.2 高速电梯轿厢亚格子尺度气动特性模型构建第22-26页
        2.2.1 高速电梯亚格子尺度流体力学数值模型建立第22-25页
        2.2.2 高速电梯LIGHTHILL-CURL相似流体噪声模型建立第25-26页
    2.3 高速电梯轿厢气动特性影响因素分析第26-31页
        2.3.1 轿厢对重交汇时不同间距下气动特性分析第26-28页
        2.3.2 不同运行速度下高速电梯气动特性分析第28-29页
        2.3.3 不同导流罩形状下高速电梯气动特性分析第29-31页
    2.4 轿厢外缘流线气动特性影响机理分析第31-35页
        2.4.1 高速电梯影响气动力与气动噪声的基本因素第31-32页
        2.4.2 关键气动部件相关参数对气动力影响机理分析第32-33页
        2.4.3 关键气动部件结构参数对气动噪声影响机理分析第33-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第3章 基于自由变形技术的高速电梯轿厢外缘流线减阻降噪优化第36-51页
    3.1 前言第36-37页
    3.2 三面导流条件下高速电梯轿厢外缘流线自由变形曲面构建第37-39页
        3.2.1 高速电梯轿厢外缘流线NURBS曲面造型第37-38页
        3.2.2 自由变形曲面模型构建第38-39页
    3.3 高速电梯轿厢外缘流线气动特性径向基神经网络近似模型建立第39-43页
        3.3.1 优化模型约束条件的确定第39-41页
        3.3.2 径向基神经网络(RBFNN)近似模型建立第41-43页
    3.4 高速电梯轿厢外缘流线改进型小生境遗传优化模型求解第43-46页
    3.5 实例分析第46-50页
        3.5.1 HDK10型高速电梯自由变形曲面模型第46-47页
        3.5.2 HDK10型高速电梯气动参数RBFNN近似模型建立第47-49页
        3.5.3 HDK10型高速电梯气动参数优化求解第49-50页
    3.6 本章小结第50-51页
第4章 基于感性意象的高速电梯轿厢乘运性能神经认知评价第51-65页
    4.1 引言第51-52页
    4.2 高速电梯乘运性能感性意象评价模型第52-53页
    4.3 感性意象EEG信号主客观多尺度分级第53-55页
        4.3.1 功率谱频率加权密度法第53-54页
        4.3.2 感性意象信号主客观多尺度分级第54-55页
    4.4 高速电梯乘运性能感性意象信号随机森林法特征分类第55-57页
        4.4.1 小波包分解下感性意象EEG信号数字特征提取第55-57页
        4.4.2 感性意象EEG信号随机森林分类模型第57页
    4.5 实例分析第57-63页
        4.5.1 高速电梯感性意象评价信号采集第57-60页
        4.5.2 小波包分解下感性意象评价数据处理第60-62页
        4.5.3 高速电梯感性意象评价结果分析第62-63页
    4.6 本章小结第63-65页
第5章 高速电梯轿厢气动特性优化与乘运性能评价方法应用第65-75页
    5.1 引言第65页
    5.2 项目背景第65-66页
    5.3 HDK10高速电梯轿厢外缘流线气动特性优化设计实例第66-74页
        5.3.1 HDK10轿厢外缘流线气动特性分析第66-68页
        5.3.2 HDK10轿厢外缘流线自由变形优化设计第68-72页
        5.3.3 高速电梯乘运性能神经认知评价第72-74页
    5.4 本章小结第74-75页
第6章 总结展望第75-77页
    6.1 全文总结第75-76页
    6.2 工作展望第76-77页
参考文献第77-82页
作者简介第82页

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