基于BP神经网络的硫化机热板表面温度场研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 橡胶行业的发展现状及趋势 | 第9-11页 |
| 1.2 橡胶制品的基本工艺流程 | 第11页 |
| 1.3 硫化及其设备简介分类 | 第11-14页 |
| 1.3.1 硫化历程简介 | 第11-13页 |
| 1.3.2 硫化设备简介及分类 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究目的和意义 | 第14-20页 |
| 1.4.1 研究背景及目的 | 第14-18页 |
| 1.4.2 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第20-21页 |
| 2 BP神经网络在热板电加热温差上的应用研究 | 第21-33页 |
| 2.1 人工神经网络的概念 | 第21页 |
| 2.2 BP神经网络的基本原理 | 第21-28页 |
| 2.2.1 BP神经网络模型 | 第21-23页 |
| 2.2.2 BP神经网络算法 | 第23-27页 |
| 2.2.3 神经网络的设计 | 第27-28页 |
| 2.3 归一化处理 | 第28-30页 |
| 2.4 BP神经网络的建立及参数设定 | 第30-32页 |
| 2.4.1 热板温差模型的建立 | 第30-31页 |
| 2.4.2 基于 MATLAB 仿真实例 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 电磁感应加热电磁场理论基础 | 第33-41页 |
| 3.1 电磁场的基本理论 | 第33-35页 |
| 3.1.1 安培环路定律 | 第33页 |
| 3.1.2 法拉第电磁感应定律 | 第33-34页 |
| 3.1.3 高斯电通定律 | 第34页 |
| 3.1.4 高斯磁通定律 | 第34页 |
| 3.1.5 Maxwell 方程组的微分形式 | 第34-35页 |
| 3.2 电磁感应加热涡流场 | 第35-39页 |
| 3.3 边界条件分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 感应加热的温度场分析 | 第41-47页 |
| 4.1 热传递的原理与基本类型 | 第41-42页 |
| 4.2 感应加热温度场的数学模型 | 第42-44页 |
| 4.3 温度场初始和边界条件分析 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 热板感应加热模拟与优化 | 第47-59页 |
| 5.1 ANSYS软件特点及分析过程 | 第47-48页 |
| 5.1.1 ANSYS特点简介 | 第47页 |
| 5.1.2 ANSYS电磁-热耦合分析过程 | 第47-48页 |
| 5.2 热板电磁感应加热模拟 | 第48-50页 |
| 5.2.1 基本假设和简化处理 | 第48页 |
| 5.2.2 热板几何模型 | 第48-49页 |
| 5.2.3 热板数值模拟 | 第49-50页 |
| 5.3 热板表面温差影响因素分析 | 第50-54页 |
| 5.3.1 加热频率对热板表面温差的影响分析 | 第50-52页 |
| 5.3.2 电流密度对热板表面温差的影响分析 | 第52-54页 |
| 5.4 正交试验法优化分析 | 第54-57页 |
| 5.4.1 正交试验法的分析特点 | 第55页 |
| 5.4.2 基于正交实验法的热板表面温差优化 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-60页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 在学研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
