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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--气动微滴喷射状态的人工神经网络预测模型的建立与应用
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气动微滴喷射状态的人工神经网络预测模型的建立与应用
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-24页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 气动微滴喷射技术的研究概述第12-16页
    1.3 微滴喷射状态检测方法的研究概述第16-18页
    1.4 复杂流体特性预测方法的研究概述第18-22页
    1.5 主要研究内容第22-24页
第2章 气动微滴喷射装置的设计与搭建第24-36页
    2.1 气动微滴喷射装置的工作原理第24-25页
    2.2 气动喷射装置设计第25-32页
        2.2.1 微滴喷射系统设计第25-29页
        2.2.2 检测系统设计第29-32页
    2.3 气动微滴喷射装置的整体测试第32-34页
        2.3.1 装置可控可观测性测试第33页
        2.3.2 疏水层失效实验第33-34页
    2.4 本章小结第34-36页
第3章 微滴喷射状态的影响因素分析第36-54页
    3.1 声电等效模型第36-41页
        3.1.1 声电等效原理第36-38页
        3.1.2 亥姆霍兹共振腔第38-40页
        3.1.3 声电等效模型的建立第40-41页
    3.2 气压振荡波形P(t)的研究第41-46页
        3.2.1 储液腔结构对P(t)的影响第41-43页
        3.2.2 前端气压P_0对P(t)的影响第43-44页
        3.2.3 电磁阀导通时间Δt对 P(t)的影响第44-45页
        3.2.4 其他因素对P(t)的影响第45-46页
    3.3 微滴喷射状态的研究第46-52页
        3.3.1 储液腔结构对微滴喷射状态的影响第46-49页
        3.3.2 前端气压P_0 对微滴喷射状态的影响第49-50页
        3.3.3 电磁阀导通时间Δt对微滴喷射状态的影响第50-51页
        3.3.4 其他因素对微滴喷射状态的影响第51-52页
    3.4 本章小结第52-54页
第4章 微滴喷射状态的BP神经网络预测模型第54-64页
    4.1 BP神经网络原理第54-55页
    4.2 微滴实验和样本集的获取第55-56页
    4.3 BP神经网络预测微滴数量Nd第56-58页
    4.4 BP神经网络预测微滴下落距离Hd第58-63页
        4.4.1 使用P(t_i)作为BP神经网络输入第58-60页
        4.4.2 使用P(f_i)作为BP神经网络输入第60-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第5章 预测模型失效及流体特性变化检测第64-70页
    5.1 基于统计学的预测模型第64-66页
    5.2 基于BP神经网络的预测模型第66-68页
    5.3 本章小结第68-70页
结论与展望第70-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第76-78页
致谢第78页

 
 
论文编号BS4398665,这篇论文共78
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