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重载铁路无缝线路钢轨应力实时监测技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·钢轨纵向力测定方法的研究现状第12-16页
   ·主要研究内容第16-18页
第二章 无缝线路钢轨应力实时监测系统设计第18-31页
   ·钢轨应力实时监测原理第18-19页
   ·用于钢轨应力测试的传感器选型第19-21页
     ·应力的电阻应变测量法第19-21页
     ·电阻应变采集单元性能指标第21页
   ·用于钢轨温度测试的温度传感器选型第21-24页
     ·温度测试的方法第21-23页
     ·温度采集单元性能指标第23-24页
   ·等强度梁静态应变试验第24-28页
     ·等强度梁应变理论计算第24-25页
     ·应变传感器静态性能测试第25-28页
   ·温度传感器测温准确性试验第28-30页
     ·试验目的及主要试验仪器第28页
     ·试验步骤第28-29页
     ·试验结果第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 误差分析及实验研究第31-46页
   ·误差的定义第31-35页
     ·误差的含义第31页
     ·误差的分类第31-32页
     ·系统误差来源第32-33页
     ·测量的精度第33-34页
     ·误差分析的目的第34页
     ·无缝线路钢轨应力状态实时监控系统误差来源第34-35页
   ·钢轨应力检测系统的系统误差分析第35-42页
     ·应变片贴片引起的误差第35-36页
     ·应变测量桥路导线电阻产生的误差第36-37页
     ·应变片的机械滞后引起的误差第37页
     ·应变片的蠕变误差第37页
     ·应变片热输出分散性引起的误差第37-38页
     ·铂热电阻非线性引起的误差第38-39页
     ·铂热电阻阻值引起的误差第39页
     ·铂热电阻温度传感器测量滞后引起的误差第39-40页
     ·系统误差的合成第40-42页
   ·系统误差试验研究第42-45页
     ·温度传感器测量滞后试验第42-43页
     ·应变片热输出分散性试验第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 基于BP神经网络的铂电阻温度传感器非线性校正第46-58页
   ·人工神经网络基础第46-47页
   ·BP神经网络及算法第47-49页
     ·BP神经网络结构第47-48页
     ·BP神经网络算法第48-49页
   ·BP网络算法的局限性第49-50页
   ·BP神经网络算法的改进第50页
   ·BP神经网络参数设计第50-52页
     ·隐含层数目的选择第50-51页
     ·隐含层节点数目的选择第51页
     ·输入样本的预处理第51-52页
     ·初始权值和阈值的选择第52页
     ·误差精度的选择第52页
   ·BP神经网络数值模拟第52-55页
   ·BP神经网络仿真结果第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 测试数据处理第58-82页
   ·数据特性检验第58-65页
     ·算术平均值、标准差第59-62页
     ·数据直方图第62-63页
     ·平稳性检验第63-65页
   ·数据预处理第65-76页
     ·粗大误差处理第65-71页
     ·随机误差处理第71-76页
   ·系统的标定第76-80页
     ·每个标定点上只有一个测量值的情况第76-78页
     ·每个标定点上有多个测量值的情况第78-79页
     ·测试数据拟合第79-80页
   ·本章小结第80-82页
第六章 监测系统软件设计第82-90页
   ·软件设计第82页
   ·监测系统软件功能设计第82-89页
     ·密码模块第84-85页
     ·故障诊断模块第85-86页
     ·报警模块第86页
     ·数据显示模块第86-87页
     ·系统设置模块第87页
     ·数据存储记录模块第87-88页
     ·数据库模块第88页
     ·数据通讯模块第88-89页
   ·本章小结第89-90页
第七章 结论与展望第90-92页
   ·结论第90-91页
   ·展望第91-92页
参考文献第92-96页
致谢第96-97页
个人简历及在学期间的研究成果第97页

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