| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·微型涡喷发动机建模概述 | 第11页 |
| ·预测控制概述 | 第11-12页 |
| ·本文内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 微型涡喷发动机部件级建模 | 第14-30页 |
| ·微型涡喷发动机物理模型 | 第14-15页 |
| ·建模概述及假设 | 第15-16页 |
| ·沿发动机流程各部件气动热力学计算 | 第16-21页 |
| ·进气道 | 第16-17页 |
| ·压气机 | 第17-18页 |
| ·燃烧室 | 第18-19页 |
| ·涡轮 | 第19页 |
| ·尾喷管 | 第19-21页 |
| ·共同工作方程组的选取与求解 | 第21-24页 |
| ·各部件共同工作方程组的选取 | 第21页 |
| ·共同工作方程组的求解 | 第21-24页 |
| ·C 语言与 MATLAB 的连接 | 第24-29页 |
| ·S-function 简介 | 第24-25页 |
| ·S-function 的工作原理 | 第25-26页 |
| ·建立微型涡喷发动机 S-function 模型 | 第26-29页 |
| ·模型仿真 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于 RBF 神经网络的发动机辨识建模 | 第30-41页 |
| ·RBF 神经网络简介 | 第30-32页 |
| ·RBF 神经网络辨识工具箱 | 第32-34页 |
| ·数据预处理 | 第34-35页 |
| ·RBF 发动机预测模型 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于 LS-SVM 的发动机辨识建模 | 第41-51页 |
| ·LS-SVM 简介 | 第41-44页 |
| ·建模过程 | 第44-46页 |
| ·交叉验证 | 第45-46页 |
| ·性能评价 | 第46页 |
| ·发动机预测模型 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 速度变异粒子群算法研究 | 第51-58页 |
| ·速度变异粒子群算法简介 | 第51-52页 |
| ·惯性权重的选择 | 第52-53页 |
| ·速度变异粒子群算法自适应变异 | 第53-54页 |
| ·V-PSO 算法实现 | 第54-55页 |
| ·数值仿真 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 微型涡喷发动机转速预测控制 | 第58-64页 |
| ·基于 V-PSO 优化的 LS-SVM 预测控制 | 第58-60页 |
| ·LS-SVM 预测模型 | 第59-60页 |
| ·V-PSO 在线优化模块 | 第60页 |
| ·反馈校正 | 第60页 |
| ·发动机模块 | 第60页 |
| ·算法步骤 | 第60-61页 |
| ·仿真分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文总结 | 第64页 |
| ·本文展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第70页 |