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公路隧道前馈式通风控制系统研究

第1章 绪论第1-15页
 1.1 问题的提出及选题意义第8页
 1.2 公路隧道通风控制系统的现状第8-9页
 1.3 公路隧道智能控制的需求第9-11页
 1.4 公路隧道智能控制的关键技术第11-12页
 1.5 前馈式智能模糊控制系统的提出第12-14页
 1.6 本文所研究的内容第14-15页
第2章 交通流预测第15-40页
 2.1 基于交通流特征的预测模型第15-17页
  2.1.1 基本假定第15-16页
  2.1.2 插值法预测第16页
  2.1.3 基于数据相关性的预测第16-17页
 2.2 自适应权重预测模型第17-20页
  2.2.1 基本假定第17页
  2.2.2 权重模型基本形式第17-19页
  2.2.3 自适应权重模型第19-20页
 2.3 基于BP算法的神经网络预测模型第20-29页
  2.3.1 误差反传(BP)算法简介第20-22页
  2.3.2 基于BP算法的交通流预测模型第22-24页
  2.3.3 预测模型的仿真测试第24-29页
   2.3.3.1 单隐层且不同时段采用不同权系数第24-26页
   2.3.3.2 单隐层且所有时段均采用相同权系数第26-27页
   2.3.3.3 双隐层且所有时段均采用相同权系数第27-29页
 2.4 基于模糊逻辑的预测模型第29-35页
  2.4.1 预测方法第29-30页
  2.4.2 模糊推理第30-33页
  2.4.3 模糊逻辑预测的仿真测试第33-35页
 2.5 车型组成的相图法预测模型第35-36页
 2.6 仿真预测模型第36-40页
  2.6.1 仿真模型的建立第36-38页
  2.6.2 隧道交通流仿真的实现第38-40页
第3章 纵向式通风的数学模型第40-48页
 3.1 空气动力学模型第40-46页
  3.1.1 基本假定第40页
  3.1.2 需风量的计算第40-42页
  3.1.3 作用在隧道内空气上的力第42-45页
  3.1.4 空气动力学模型第45-46页
 3.2 污染物扩散模型第46-48页
  3.2.1 稳态扩散模型第46-47页
  3.2.2 动态扩散模型第47-48页
第4章 污染物浓度分布的数值计算第48-57页
 4.1 污染物扩散方程及边界条件第48-49页
 4.2 扩散方程的差分格式第49-50页
 4.3 污染物源项的计算第50-52页
 4.4 污染物浓度分布的仿真计算第52-54页
  4.4.1 仿真的实现第52页
  4.4.2 仿真结果分析第52-54页
 4.5 污染物浓度分布的仿真预测第54-57页
第5章 纵向通风系统的前馈式智能模糊控制第57-79页
 5.1 模糊控制第57-62页
  5.1.1 常用的通风控制方法第57-58页
  5.1.2 模糊控制的基本思想第58-59页
  5.1.3 前馈通风系统引入模糊控制的必要性第59页
  5.1.4 模糊控制系统的组成第59-60页
  5.1.5 模糊控制器的结构第60-62页
 5.2 前馈式智能模糊控制的系统构成第62-64页
  5.2.1 工程概况第62页
  5.2.2 控制周期第62页
  5.2.3 设备配置第62页
  5.2.4 前馈式智能模糊控制系统图第62-64页
 5.3 模糊控制器(FLC)第64-71页
  5.3.1 FLC输入量的确定第64-65页
  5.3.2 隶属函数的设定第65-68页
  5.3.3 FLC模糊推理第68-71页
 5.4 FLC控制效果第71-73页
 5.5 前馈式智能模糊控制系统的仿真测试第73-79页
  5.5.1 仿真测试的基本流程第73-74页
  5.5.2 前馈式智能模糊控制系统的性能评价第74页
  5.5.3 仿真结果第74-76页
  5.5.4 优化后的前馈式智能模糊控制第76-79页
结论第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-85页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第85页

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