基于逆变回馈的地铁再生制动能量吸收的研究



基于逆变回馈的地铁再生制动能量吸收的研究

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基于逆变回馈的地铁再生制动能量吸收的研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章: 绪论	第10-16页
· 研究背景及意义	第10-12页
· 国内外研究现状	第12-15页
· 国外现状	第12-14页
· 国内现状	第14-15页
· 本论文研究工作	第15-16页
第2章: 高锰钢切削加工性研究	第16-26页
· 高锰钢材料特性	第16-18页
· 高锰钢的物理化学性质	第16页
· 高锰钢的切削加工特点	第16-18页
· 高锰钢切削刀具材料和刀具几何角度	第18-20页
· 高锰钢切削的刀具材料	第18-19页
· 高锰钢切削的刀具几何角度	第19-20页
· 高锰钢切削切削力和切削温度	第20-26页
· 高锰钢切削的切削力	第20-23页
· 高锰钢切削的切削温度	第23-26页
第3章: 高锰钢铣削刀具寿命试验	第26-33页
· 正交实验的特点	第26-27页
· 高锰钢铣削刀具寿命试验设计	第27-33页
· 泰勒公式	第27-28页
· 寿命试验条件	第28页
· 刀具寿命经验公式	第28-30页
· 铣削用量对刀具寿命的影响程度	第30-33页
第4章: 高锰钢铣削用量优化模型的研究	第33-39页
· 优化设计理论概述	第33-34页
· 优化模型的中变量设计	第34-35页
· 优化模型中的目标函数	第35-37页
· 单目标优化函数	第35-36页
· 多目标优化函数	第36-37页
· 优化模型中的约束条件	第37-39页
第5章: 神经网络和遗传算法对切削用量的优化	第39-62页
· 神经网络原理及算法	第39-44页
· 人工神经网络概述	第39-40页
· BP网络原理和算法	第40-42页
· BP神经网络的设计	第42-44页
· 遗传算法的基本原理和特点	第44-47页
· 遗传算法的原理和特点	第44-45页
· 遗传算法的基本步骤	第45-47页
· 基于人工神经网络的遗传算法	第47-48页
· 铣削参数的选取	第48-49页
· 高锰钢试验数据优化	第49-62页
· BP神经网络训练	第50-54页
· BP神经网络测试	第54-59页
· 基于遗传算法的数据优化	第59-60页
· 验证优化值	第60-62页
结论和展望	第62-63页
致谢	第63-64页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第64-65页
参考文献	第65-67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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