基于灰色神经网络老龄飞机结构腐蚀预测模型
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 老龄飞机腐蚀损伤分析 | 第14-23页 |
| 2.1 老龄飞机概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 飞机使用寿命 | 第14页 |
| 2.1.2 老龄飞机定义 | 第14-15页 |
| 2.1.3 老龄飞机腐蚀预防与控制 | 第15-16页 |
| 2.2 国内飞机腐蚀损伤分析 | 第16-20页 |
| 2.2.1 国内老龄飞机服役情况 | 第16页 |
| 2.2.2 典型老龄飞机腐蚀损伤分析 | 第16-20页 |
| 2.3 飞机腐蚀预测方法选择 | 第20-22页 |
| 2.3.1 飞机腐蚀损伤特征选取 | 第20-22页 |
| 2.3.2 预测方法选择 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于单一模型老龄飞机腐蚀预测 | 第23-40页 |
| 3.1 灰色预测模型基本理论 | 第23-28页 |
| 3.1.1 灰色序列生成 | 第23-24页 |
| 3.1.2 灰色理论建模 | 第24-25页 |
| 3.1.3 模型检验 | 第25-28页 |
| 3.2 不等时距灰色预测模型理论 | 第28-34页 |
| 3.2.1 基本不等时距灰色预测模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 建立改进不等时距灰色预测模型 | 第29-31页 |
| 3.2.3 算例分析 | 第31-34页 |
| 3.3 改进不等时距灰色模型腐蚀损伤预测 | 第34-39页 |
| 3.3.1 老龄飞机腐蚀深度预测 | 第34-38页 |
| 3.3.2 老龄飞机腐蚀平均数量预测 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于组合模型老龄飞机腐蚀预测 | 第40-65页 |
| 4.1 人工神经网络模型 | 第40-43页 |
| 4.1.1 人工神经网络基本原理 | 第40-41页 |
| 4.1.2 BP神经网络 | 第41-43页 |
| 4.2 灰色神经网络组合模型研究 | 第43-46页 |
| 4.2.1 灰色神经网络组合模型特点 | 第43-44页 |
| 4.2.2 灰色神经网络组合方式 | 第44-46页 |
| 4.3 建立不等时距灰色神经网络映射模型 | 第46-49页 |
| 4.3.1 映射模型拓扑结构确立 | 第46-47页 |
| 4.3.2 映射模型方法实现 | 第47-49页 |
| 4.4 灰色神经网络老龄飞机腐蚀损伤预测 | 第49-63页 |
| 4.4.1 基于映射模型老龄飞机腐蚀深度预测 | 第49-54页 |
| 4.4.2 基于耦合模型老龄飞机腐蚀平均数量预测 | 第54-57页 |
| 4.4.3 基于多参数灰色神经网络腐蚀损伤预测 | 第57-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 结论 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
