| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-12页 |
| ·车轮磨耗研究现状 | 第8-10页 |
| ·流形学习研究现状 | 第10-11页 |
| ·子空间辨识方法研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究工作与结构安排 | 第12-14页 |
| ·本文研究工作 | 第12页 |
| ·本文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 经典流形学习算法 | 第14-21页 |
| ·等距特征映射(ISOMAP) | 第14-16页 |
| ·局部线性嵌入(LLE) | 第16-18页 |
| ·拉普拉斯特征映射(LE) | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 流形正则化加权回归模型的研究及应用 | 第21-30页 |
| ·流形回归思想 | 第21-22页 |
| ·流形正则化加权回归模型 | 第22-23页 |
| ·基于 LLE 算法的 WDMR 回归模型 | 第23-24页 |
| ·基于轮轨磨耗数据的仿真及分析 | 第24-27页 |
| ·LLE-WDMR 回归模型的参数分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 基于 LLE 算法的多轮位车轮磨损量预测模型 | 第30-40页 |
| ·基于流形学习降维与重构 | 第30-32页 |
| ·局部线性嵌入算法 | 第31页 |
| ·LLE 重构过程 | 第31-32页 |
| ·基于 LLE 算法的多轮位磨损量预测模型 | 第32-35页 |
| ·流形正则化加权回归预测模型 | 第32-33页 |
| ·基于 LLE 算法的多轮位磨损量预测模型 | 第33-35页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第35-39页 |
| ·数据预处理及相关性分析 | 第36-37页 |
| ·仿真结果和分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于 CSA 优化的 WDMR 模型及应用 | 第40-47页 |
| ·耦合模拟退火(CSA)算法 | 第41-42页 |
| ·基于 CSA 优化 LLE-WDMR 模型参数的方法流程 | 第42-43页 |
| ·实验及结果分析 | 第43-46页 |
| ·数值仿真实验 | 第43-44页 |
| ·车轮踏面磨耗预测实验 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 基于子空间辨识的轮轨磨损量预测模型 | 第47-54页 |
| ·子空间轮轨磨损预测模型 | 第47-49页 |
| ·轮轨磨损实验装置 | 第47页 |
| ·轮轨磨损过程的状态空间描述 | 第47-49页 |
| ·基于 N4SID 辨识的轮轨磨损状态空间预测模型 | 第49-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
