| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-12页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10页 |
| ·研究主要内容及创新 | 第10-11页 |
| ·研究主要内容 | 第10-11页 |
| ·本文创新 | 第11页 |
| ·内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 软测量技术 | 第12-20页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·软测量模型的描述 | 第13页 |
| ·建立软测量模型的方法 | 第13-16页 |
| ·软测量技术的影响因素 | 第16-18页 |
| ·发展软测量技术的意义 | 第18页 |
| ·化工领域软测量技术应用 | 第18-20页 |
| 第三章 数值仿真理论 | 第20-27页 |
| ·数值仿真概念和意义 | 第20页 |
| ·数值仿真方法 | 第20-21页 |
| ·温度场数值计算基本理论 | 第21-25页 |
| ·热量传递的三种基本方式 | 第21-22页 |
| ·温度场和温度梯度 | 第22-23页 |
| ·导热基本定律 | 第23页 |
| ·导热系数 | 第23页 |
| ·导热微分方程 | 第23-25页 |
| ·偏微分方程数值方法 | 第25-27页 |
| 第四章 人工神经网络理论 | 第27-32页 |
| ·人工神经网络概念 | 第27页 |
| ·人工神经网络研究的发展历史 | 第27-28页 |
| ·RBF神经网络 | 第28-31页 |
| ·RBF神经元模型 | 第28-29页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第29-30页 |
| ·RBF神经网络工作原理 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络在软测量中的应用 | 第31-32页 |
| 第五章 基于数值仿真技术的原油平均温度软测量 | 第32-48页 |
| ·原油储罐传热分析 | 第32页 |
| ·温度场计算方案 | 第32页 |
| ·温度场模型的建立 | 第32-37页 |
| ·建立模型的几点说明 | 第33页 |
| ·基本方程的导出 | 第33-35页 |
| ·定解条件 | 第35-37页 |
| ·理论结果的分析与讨论 | 第37-48页 |
| ·数据及主要参数 | 第37-39页 |
| ·MATLAB PDE工具箱 | 第39页 |
| ·使用 MATLAB PDE工具箱求解 | 第39-46页 |
| ·理论结果的分析与讨论 | 第46-48页 |
| 第六章 基于径向基函数神经网络的原油平均温度软测量 | 第48-51页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱 | 第48页 |
| ·建立原油温度软测量模型 | 第48-49页 |
| ·网络类型的确定及网络建立 | 第49页 |
| ·网络的初始化及训练 | 第49页 |
| ·仿真结果分析 | 第49-51页 |
| 第七章 原油平均温度软测量仪表的设计与实现 | 第51-56页 |
| ·虚拟仪器技术 | 第51-54页 |
| ·虚拟仪器概述 | 第51-52页 |
| ·虚拟仪器开发平台LAB VIEW简介及其主要功能 | 第52页 |
| ·Lab VIEW与 MATLAB混合编程基本方法 | 第52-54页 |
| ·原油平均温度软测量仪表的设计与实现 | 第54-56页 |
| ·仪表功能介绍 | 第54页 |
| ·仪表的软件设计 | 第54-56页 |
| 第八章 结论与展望 | 第56-57页 |
| ·本文主要结论 | 第56页 |
| ·进一步研究方向 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
