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含能材料构效关系分析和性能预估系统设计与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状及展望第11-15页
        1.2.1 国内外研究现状第11-14页
        1.2.2 国内外研究展望第14-15页
    1.3 本文的主要研究内容第15页
    1.4 本文的组织结构第15-18页
第二章 数理统计分析算法理论第18-36页
    2.1 多元线性回归统计算法(multiplelinearregression,MLR)第18-21页
        2.1.1 线性回归统计算法第18页
        2.1.2 多元线性回归算法第18-20页
        2.1.3 多元线性回归模型的检验第20-21页
        2.1.4 残差分析第21页
    2.2 偏最小二乘法(partialleastsquare,PLS)第21-25页
        2.2.1 偏最小二乘法基本思想第21-22页
        2.2.2 偏最小二乘法回归分析建模步骤第22-25页
        2.2.3 最佳主成分的确定第25页
    2.3 BP神经网络算法(BPneuralnetwork,BPNN)第25-30页
        2.3.1 算法的基本原理第25-26页
        2.3.2 算法的网络结构第26-27页
        2.3.3 算法学习过程第27-29页
        2.3.4 算法步骤第29-30页
    2.4 蚁群优化算法(antcolonyoptimization,ACO)第30-33页
        2.4.1 算法基本思想第30-31页
        2.4.2 算法的流程和规则第31-32页
        2.4.3 算法的应用第32-33页
    2.5 统计算法的优缺点第33-34页
    2.6 本章小结第34-36页
第三章 含能材料性能与结构参数关系模型研究第36-56页
    3.1 分子燃烧热与分子结构关系模型研究第36-42页
        3.1.1 分子结构参数选择第36-38页
        3.1.2 参数模型的建立第38-39页
        3.1.3 检验分子燃烧热模型第39-40页
        3.1.4 分子燃烧热模型分析第40-42页
    3.2 分子撞击感度与分子结构关系模型研究第42-48页
        3.2.1 分子结构参数选择第42-43页
        3.2.2 参数模型的建立第43-45页
        3.2.3 检验分子撞击感度模型第45-48页
        3.2.4 预估分子撞击感度第48页
    3.3 分子生成焓与分子结构关系研究第48-54页
        3.3.1 分子结构参数选择第49-51页
        3.3.2 参数模型的建立第51-52页
        3.3.3 预估分子生成焓第52-54页
    3.4 本章小结第54-56页
第四章 含能材料构效关系分析及预估系统架构设计第56-66页
    4.1 需求分析第56页
    4.2 系统的总体设计第56-59页
        4.2.1 系统架构设计第56-57页
        4.2.2 功能模块设计第57-59页
    4.3 系统主要功能模块流程设计第59-60页
    4.4 系统数据库设计第60-65页
        4.4.1 数据库概念设计第60-62页
        4.4.2 数据库表设计第62-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第五章 系统程序设计与实现第66-78页
    5.1 开发环境第66页
    5.2 功能实现第66-75页
        5.2.1 系统登录界面第66-68页
        5.2.2 性能构效分析模块第68-70页
        5.2.3 预估性能模块第70-72页
        5.2.4 系统数据的管理第72-75页
    5.3 数据安全管理措施第75-76页
    5.4 本章小结第76-78页
第六章 实验结果分析第78-80页
    6.1 构效分析模块结果分析第78-79页
    6.2 预估模块结果分析第79页
    6.3 本章小结第79-80页
总结与展望第80-82页
    本文工作总结第80-81页
    未来工作展望第81-82页
附录一 含能材料燃烧热样本数据第82-87页
附录二 含能材料撞击感度样本数据第87-92页
附录三 含能材料生成焓样本数据第92-94页
参考文献第94-98页
致谢第98-100页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第100-102页
作者简介第102-103页

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