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刮膜式分子蒸馏工艺优化控制研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 分子蒸馏的研究意义和课题来源第9-10页
    1.2 分子蒸馏的国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 分子蒸馏国外研究现状第10-11页
        1.2.2 分子蒸馏国内研究现状第11-12页
    1.3 本文的主要章节安排第12-14页
第2章 分子蒸馏和预测优化算法的基本原理第14-27页
    2.1 分子蒸馏技术的基本原理第14-17页
    2.2 刮膜式分子蒸馏设备第17-19页
    2.3 刮膜式分子蒸馏主要参数分析第19-20页
    2.4 预测优化算法基本原理第20-26页
        2.4.1 极限学习机的基本原理第20-22页
        2.4.2 双启发式动态规划算法的基本原理第22-25页
        2.4.3 蚁群算法的基本原理第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 基于DHP算法的刮膜式分子蒸馏参数优化第27-48页
    3.1 BP-DHP算法优化刮膜式分子蒸馏系统第27-38页
        3.1.1 BP-DHP算法的模型网络第27-29页
        3.1.2 BP-DHP算法的评价网络第29-31页
        3.1.3 BP-DHP算法的执行网络第31-32页
        3.1.4 BP-DHP算法的训练策略第32-33页
        3.1.5 BP-DHP算法优化结果的仿真分析第33-38页
    3.2 ELM-DHP算法优化刮膜式分子蒸馏系统第38-47页
        3.2.1 ELM-DHP算法的模型网络第38-39页
        3.2.2 ELM-DHP算法的评价网络第39-41页
        3.2.3 ELM-DHP算法的执行网络第41-42页
        3.2.4 ELM-DHP算法优化结果的仿真分析第42-47页
    3.3 本章小结第47-48页
第4章 刮膜电机的转速控制第48-67页
    4.1 无刷直流电机数学模型第48-51页
    4.2 BLDC双闭环控制系统设计和仿真第51-57页
        4.2.1 BLDC本体模块第52-55页
        4.2.2 电流滞环模块第55-56页
        4.2.3 转速控制模块第56页
        4.2.4 逆变器模块第56-57页
        4.2.5 参考电流模块第57页
    4.3 ACO-PID控制器设计第57-66页
        4.3.1 ACO算法优化PID参数第58-61页
        4.3.2 BLDC系统仿真对比第61-66页
    4.4 本章小结第66-67页
第5章 结论第67-69页
    5.1 总结第67页
    5.2 展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页
作者简介第74-75页
攻读硕士学位期间研究成果第75页

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