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特种收放装置设计与控制系统研究

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特种收放装置设计与控制系统研究
论文目录
 
摘要第3-4页
abstract第4-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 论文研究的目的与意义第11-13页
  1.2 论文相关课题的国内外研究发展与现状第13-17页
    1.2.1 双折线绳槽卷筒的研究与发展第13-14页
    1.2.2 波浪补偿技术的研究发展现状第14-15页
    1.2.3 神经网络理论的现状和发展趋势第15-17页
  1.3 本文主要的研究内容第17-19页
第2章 双折线绳槽卷筒的设计第19-33页
  2.1 绳槽卷筒特点第19-23页
    2.1.1 螺旋绳槽第19-20页
    2.1.2 单折线绳槽第20-21页
    2.1.3 双折线绳槽第21-23页
  2.2 双折线绳槽卷筒的样本设计第23-32页
    2.2.1 乱绳现象第23-24页
    2.2.2 双折线绳槽卷筒的结构第24-26页
    2.2.3 双折线绳槽卷筒的关键参数第26-29页
    2.2.4 双折线绳槽卷筒的样本参数第29-32页
  2.3 本章小结第32-33页
第3章 垫块的参数化设计第33-39页
  3.1 UG参数建模介绍第33页
  3.2 表达式在UG的应用第33-35页
    3.2.1 Expressions对话框功能第33-34页
    3.2.2 表达式语言第34页
    3.2.3 表达式的变量名称第34-35页
    3.2.4 表达式运算符第35页
    3.2.5 内置函数第35页
    3.2.6 条件表达式第35页
  3.3 垫块的数学模型第35-38页
    3.3.1 建立圆柱坐标系第36-38页
  3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于神经网络的卷筒设计第39-53页
  4.1 人工神经网络的发展及理论基础第39-42页
    4.1.1 人工神经网络的发展第39页
    4.1.2 人工神经完网络的研究应用第39-40页
    4.1.3 神经网络的生理学基础第40页
    4.1.4 神经网络的基本结构第40-42页
    4.1.5 神经网络的学习方法第42页
  4.2 BP神经网络第42-45页
  4.3 基于神经网络的折线绳槽设计第45-52页
    4.3.1 神经网络数据的分组第45页
    4.3.2 样本处理第45-46页
    4.3.3 确定网络训练参数第46-47页
    4.3.4 权值初始化第47-48页
    4.3.5 BP神经网络的选型和训练结果第48-52页
    4.3.6 最终训练结果第52页
  4.4 本章小结第52-53页
第5章 结构仿真应力分析第53-61页
  5.1 运动仿真第54页
  5.2 简化模型的运动分析第54-56页
  5.3 模型的静力学分析第56-59页
    5.3.1 卷筒的设计参数第56-57页
    5.3.2 卷筒的有限元模型第57-58页
    5.3.3 约束设置第58页
    5.3.4 施加载荷第58页
    5.3.5 计算结果分析第58-59页
  5.4 本章小结第59-61页
第6章 被动波浪补偿第61-69页
  6.1 被动波浪补偿装置的工作原理第61-62页
  6.2 波浪补偿装置与起重装置的动力学模型第62-63页
  6.3 系统数学模型的建立与求解第63-67页
  6.4 本章小结第67-69页
第7章 结论与展望第69-71页
  7.1 结论第69页
  7.2 展望第69-71页
参考文献第71-75页
攻读学位期间发表及被录用的学术论文目录第75-77页
致谢第77页

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