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新型信息处理技术在气液两相流流型辨识中的应用研究
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新型信息处理技术在气液两相流流型辨识中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-10 页
ABSTRACT第10-13 页
第一章 绪论第13-23 页
　　· 两相流概论第14-15 页
　　· 两相流参数检测第15-18 页
　　　　· 两相流主要检测参数第15-16 页
　　　　· 两相流参数检测研究的重要意义第16-17 页
　　　　· 两相流参数检测技术的发展现状与趋势第17-18 页
　　· 两相流流型辨识第18-21 页
　　· 本文的主要工作及意义第21-22 页
　　· 小结第22-23 页
第二章 文献综述第23-50 页
　　· 两相流流型的基本概念与分类第24-27 页
　　　　· 两相流流型的基本概念第24 页
　　　　· 气液两相流流型的分类第24-27 页
　　　　　　· 垂直管中两相流的典型流型第24-26 页
　　　　　　· 水平管中两相流的典型流型第26-27 页
　　· 气液两相流流型辨识方法综述第27-39 页
　　　　· 流型状态图第27 页
　　　　· 流型的转变模型第27 页
　　　　· 现代测量方法第27-39 页
　　　　　　· 直接测量法第27-30 页
　　　　　　· 间接测量法第30-39 页
　　· 现代信号处理技术简介第39-47 页
　　　　· 常规的信号处理方法第39-46 页
　　　　　　· 短时Fourier变换第40-42 页
　　　　　　· 小波变换第42-44 页
　　　　　　· Wigner-Ville分布第44 页
　　　　　　· 混沌与分形第44-46 页
　　　　· 高阶统计量方法第46 页
　　　　· Hilbert-Huang变换第46-47 页
　　· 数据融合技术第47-48 页
　　· 小结第48-50 页
第三章 实验装置与实验过程第50-61 页
　　· 实验装置的简介第51-53 页
　　· 信号的采集与预处理第53-58 页
　　　　· 信号的采集第53-55 页
　　　　· 信号的预处理第55-58 页
　　· 实验过程第58-59 页
　　· 小结第59-61 页
第四章 高阶统计量在气液两相流中的应用研究第61-95 页
　　· 引言第62-63 页
　　· 高阶统计量的基本理论和应用第63-76 页
　　　　· 高阶统计量的定义第63-68 页
　　　　　　· 高阶矩和高阶累积量第63-65 页
　　　　　　· 高阶矩与高阶累积量的转换关系第65-66 页
　　　　　　· 高斯信号的高阶矩和高阶累积量第66-67 页
　　　　　　· 高阶累积量的性质第67-68 页
　　　　· 高阶谱的基本概念第68-70 页
　　　　· 双谱的性质与估计方法第70-74 页
　　　　　　· 双谱的性质第70-72 页
　　　　　　· 双谱估计算法第72-74 页
　　　　· 高阶统计量的应用第74-76 页
　　· 气液两相流差压波动信号的双谱分析第76-84 页
　　· 基于低阶统计量的气液两相流流型辨识第84-90 页
　　· 基于高阶统计量的气液两相流流型辨识第90-94 页
　　· 小结第94-95 页
第五章 Hilbert-Huang变换在气液两相流中的应用研究第95-123 页
　　· 引言第96 页
　　· Hilbert-Huang变换的基本原理与应用第96-106 页
　　　　· 基本概念第97-99 页
　　　　　　· 解析信号第97-98 页
　　　　　　· 瞬时频率第98-99 页
　　　　　　· 不相容原理第99 页
　　　　· 经验模态分解方法第99-103 页
　　　　· 瞬时频率的计算第103-105 页
　　　　· Hilbert-Huang变换的应用第105-106 页
　　· 差压波动信号的Hilbert-Huang谱分析第106-117 页
　　· 基于Hilbert-Huang变换的气液两相流流型辨识第117-121 页
　　· 小结第121-123 页
第六章 数据融合在气液两相流中的应用研究第123-138 页
　　· 引言第124 页
　　· 数据融合的基本原理及其应用第124-127 页
　　　　· 数据融合的基本原理第124-125 页
　　　　· 数据融合的方法第125-126 页
　　　　· 数据融合技术的应用第126-127 页
　　· 多参数模糊数据融合方法第127-132 页
　　　　· 改进的D-S证据理论第127-130 页
　　　　· 模糊数学的理论基础第130-131 页
　　　　· 多参数模糊数据融合模型第131-132 页
　　· 基于多参数模糊数据融合的气液两相流流型辨识第132-136 页
　　· 小结第136-138 页
第七章 结论第138-141 页
参考文献第141-156 页
附录：第156-158 页
致谢第158 页

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