| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-14页 |
| 1.1.1 能源利用状况 | 第8-9页 |
| 1.1.2 余热能利用现状 | 第9-13页 |
| 1.1.3 低温余热能利用技术 | 第13-14页 |
| 1.2 热泵及发电技术 | 第14-16页 |
| 1.2.1 热泵技术的现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 发电技术的现状 | 第15-16页 |
| 1.3 热泵及发电性能预测 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 集成技术的循环原理与关键技术 | 第18-32页 |
| 2.1 集成技术的基本原理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 蒸发过程 | 第20页 |
| 2.1.2 压缩、膨胀过程 | 第20-21页 |
| 2.1.3 冷凝过程 | 第21页 |
| 2.1.4 系统的评价指标 | 第21页 |
| 2.2 集成技术的主要特点 | 第21-25页 |
| 2.2.1 换热器一体化 | 第21-22页 |
| 2.2.2 压缩机、膨胀机一体化 | 第22-23页 |
| 2.2.3 永磁同步电机一体化 | 第23-24页 |
| 2.2.4 循环工质的特性 | 第24-25页 |
| 2.3 集成技术的影响因素分析 | 第25-30页 |
| 2.3.1 冷凝端温度和热源温度对M1 模式的影响 | 第26-28页 |
| 2.3.2 冷源温度和热源温度对M2 模式的影响 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 集成技术机组的实验研究 | 第32-52页 |
| 3.1 永磁电机性能实验 | 第32-37页 |
| 3.1.1 永磁电机作为电动机的实验 | 第33-36页 |
| 3.1.2 永磁电机作为发电机的实验 | 第36-37页 |
| 3.2 集成技术机组的实验系统 | 第37-43页 |
| 3.3 实验结果和讨论 | 第43-50页 |
| 3.3.1 M1 模式实验结果分析 | 第43-46页 |
| 3.3.2 M2 模式实验结果分析 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 人工神经网络对一体化机组性能的预测研究 | 第52-66页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第52-59页 |
| 4.1.1 BP神经网络简介 | 第52页 |
| 4.1.2 BP神经网络算法 | 第52-55页 |
| 4.1.3 BP神经网络性能预测 | 第55-59页 |
| 4.2 径向基网络 | 第59-63页 |
| 4.2.1 径向基网络简介 | 第59页 |
| 4.2.2 径向基网络算法 | 第59-61页 |
| 4.2.3 径向基网络性能预测 | 第61-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-70页 |
| 5.1 主要结论 | 第66-67页 |
| 5.2 论文的创新性 | 第67-68页 |
| 5.3 研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |