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基于数字图像处理技术的气液两相流型识别与演化规律研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
主要符号表第10-12页
希腊字母符号第12-18页
第一章 绪论第18-28页
   ·本文研究背景及意义第18-19页
   ·两相流主要测量参数及分类第19-22页
     ·主要测量参数第19-21页
     ·测量参数分类第21-22页
   ·图像处理技术在多相流参数检测中的应用及发展趋势第22-25页
     ·发展现状第22-25页
     ·发展趋势第25页
   ·本文主要研究内容与创新点第25-28页
     ·本文主要研究内容第25-26页
     ·本文创新点第26-28页
第二章 气液两相流图像数据采集与波动信号获取第28-36页
   ·流型图像采集系统简介第28-32页
     ·气液两相流实验系统第28-29页
     ·图像采集系统的选取第29-31页
     ·流型图像及描述第31-32页
   ·视频波动信号的获取第32-35页
     ·视频灰度波动信号的获取第32-33页
     ·视频熵波动信号的获取第33-35页
     ·序列长度的确定第35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 气液两相流图像预处理第36-44页
   ·流型图像噪声分析及处理第36-37页
     ·图像噪声的来源第36页
     ·图像噪声的消除第36-37页
   ·气液两相流图像边缘处理第37-43页
     ·二维高斯核梯度模第38-39页
     ·BEMD与等高线第39-40页
     ·几种处理结果对比第40-41页
     ·基于Gauss gradient和BEMD的等高线法第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 流型图像的特征提取及分析第44-87页
   ·单帧图像的连通特征提取第44-52页
     ·图像处理过程第44-45页
     ·形态学变异系数第45-46页
     ·行相关与分形维的计算第46-47页
     ·流型特性分析第47-52页
   ·连续图像灰度波动序列的质量指数谱分析第52-60页
     ·理论介绍第52-55页
     ·流型特性分析第55-60页
   ·连续图像灰度波动序列的符号动力学信息熵特性分析第60-65页
     ·理论介绍第60-61页
     ·参数分析第61-62页
     ·流型特性分析第62-65页
   ·连续图像灰度波动序列的多尺度双分形特性分析第65-73页
     ·理论介绍第65-68页
     ·流型特性分析第68-73页
   ·连续图像灰度波动序列的多尺度递归特性分析第73-79页
     ·递归图第73-74页
     ·流型特性分析第74-79页
   ·连续图像熵波动序列的WVD与递归特性分析第79-84页
     ·WVD分析第79-82页
     ·递归特性分析第82-84页
   ·本章小结第84-87页
第五章 基于图像分块区域序列流型特性分析第87-100页
   ·图像区域灰度相似值序列提取与分析第87-93页
     ·区域灰度相似值序列提取第87-89页
     ·最大Lyapunov指数提取方法第89-90页
     ·基于0,1分布的气液两相流动机理分析第90-91页
     ·基于矩阵三维图的气液两相流动机理分析第91-93页
   ·图像区域灰度最大间距值序列提取与分析第93-98页
     ·区域灰度最大间距值序列提取第93-95页
     ·基于矩阵等高线、概率密度图的气液两相流动机理分析第95-98页
   ·本章小结第98-100页
第六章 基于随机子空间的气液两相流型分析第100-109页
   ·随机子空间辨识方法第100-101页
   ·稳定图原理第101-102页
   ·典型信号的稳定图分析第102-105页
   ·两相流稳定图的动力学特性分析第105-107页
   ·基于SSI的两相流型识别第107-108页
   ·本章小结第108-109页
第七章 结论与展望第109-111页
参考文献第111-117页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第117-119页
攻读博士学位期间参加的科研工作第119-120页
致谢第120-121页
作者简介第121页

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