| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第14-17页 |
| 1.1.1 所依托的科研项目 | 第14页 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 | 第17-19页 |
| 1.3 有待解决的科学问题 | 第19-21页 |
| 1.4 创新点 | 第21-22页 |
| 1.5 研究内容与技术路线 | 第22-25页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第23-25页 |
| 1.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第二章 DNAPLs 污染含水层多相流数学模型 | 第26-32页 |
| 2.1 基本方程 | 第26-30页 |
| 2.1.1 偏微分方程 | 第26-27页 |
| 2.1.2 辅助方程 | 第27-30页 |
| 2.2 定解条件 | 第30-31页 |
| 2.2.1 初始条件 | 第30页 |
| 2.2.2 边界条件 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 蒙特卡罗采样方法与拉丁对偶变数复合采样方法 | 第32-38页 |
| 3.1 蒙特卡罗采样方法 | 第32-35页 |
| 3.1.1 蒙特卡罗方法概述 | 第32-33页 |
| 3.1.2 蒙特卡罗方法基本思想 | 第33页 |
| 3.1.3 蒙特卡罗采样方法计算步骤 | 第33-35页 |
| 3.2 拉丁对偶变数复合采样方法 | 第35-36页 |
| 3.2.1 拉丁对偶变数复合采样概述 | 第35页 |
| 3.2.2 拉丁超立方采样计算步骤 | 第35-36页 |
| 3.2.3 对偶变数法计算步骤 | 第36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 双响应面方法与径向基函数人工神经网络方法 | 第38-46页 |
| 4.1 双响应面方法 | 第38-40页 |
| 4.1.1 双响应面方法概述 | 第38页 |
| 4.1.2 双响应面方法计算步骤 | 第38-40页 |
| 4.1.3 双响应面模型的求解 | 第40页 |
| 4.2 径向基函数人工神经网络 | 第40-44页 |
| 4.2.1 径向基函数人工神经网络概述 | 第40-41页 |
| 4.2.2 径向基函数人工神经网络基本原理 | 第41-42页 |
| 4.2.3 径向基函数人工神经网络学习算法 | 第42-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 假想DNAPLs 污染含水层多相流模拟模型的替代模型 | 第46-74页 |
| 5.1 假想DNAPLs 污染含水层多相流模拟模型 | 第46-48页 |
| 5.1.1 概念模型 | 第46-47页 |
| 5.1.2 数学模型及求解 | 第47-48页 |
| 5.2 蒙特卡罗采样与拉丁对偶变数复合采样 | 第48-56页 |
| 5.2.1 蒙特卡罗采样 | 第49-51页 |
| 5.2.2 拉丁对偶变数复合采样 | 第51-54页 |
| 5.2.3 采样结果分析 | 第54-56页 |
| 5.3 多相流模拟模型的替代模型 | 第56-65页 |
| 5.3.1 基于蒙特卡罗采样的双响应面模型 | 第56-59页 |
| 5.3.2 基于拉丁对偶变数复合采样的双响应面模型 | 第59-61页 |
| 5.3.3 基于蒙特卡罗采样的径向基函数人工神经网络模型 | 第61-63页 |
| 5.3.4 基于拉丁对偶变数复合采样的径向基函数人工神经网络模型 | 第63-65页 |
| 5.4 对比分析 | 第65-72页 |
| 5.4.1 新方案的选取及计算 | 第65-68页 |
| 5.4.2 分析与讨论 | 第68-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 某实际DNAPLs 污染含水层多相流模拟模型的替代模型 | 第74-110页 |
| 6.1 实际污染场地概况 | 第74页 |
| 6.2 DNAPLs 污染含水层多相流数值模拟模型 | 第74-79页 |
| 6.2.1 概念模型 | 第74-76页 |
| 6.2.2 数学模拟模型 | 第76-77页 |
| 6.2.3 模型的识别与检验 | 第77-78页 |
| 6.2.4 模型的预报 | 第78-79页 |
| 6.3 蒙特卡罗采样及拉丁对偶变数复合采样 | 第79-91页 |
| 6.3.1 蒙特卡罗采样 | 第81-84页 |
| 6.3.2 拉丁对偶变数复合采样 | 第84-87页 |
| 6.3.3 采样结果分析 | 第87-91页 |
| 6.4 多相流模拟模型的替代模型 | 第91-101页 |
| 6.4.1 基于蒙特卡罗采样的双响应面模型 | 第91-94页 |
| 6.4.2 基于拉丁对偶变数复合采样的双响应面模型 | 第94-97页 |
| 6.4.3 基于蒙特卡罗采样的径向基函数人工神经网络模型 | 第97-99页 |
| 6.4.4 基于拉丁对偶变数复合采样的径向基函数人工神经网络模型 | 第99-101页 |
| 6.5 对比分析 | 第101-109页 |
| 6.5.1 新方案的选取及计算 | 第101-105页 |
| 6.5.2 分析与讨论 | 第105-109页 |
| 6.6 本章小结 | 第109-110页 |
| 第七章 结论及建议 | 第110-112页 |
| 7.1 结论与讨论 | 第110-111页 |
| 7.2 建议 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 攻博期间发表的学术论文及其它成果 | 第125-126页 |
