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航空发电机状态趋势分析技术研究

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航空发电机状态趋势分析技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
主要符号表第11-12页
第1章 绪论第12-20页
  · 课题研究背景和意义第12-14页
    · 研究背景第12-13页
    · 研究意义第13-14页
  · 国内外状态趋势分析技术研究发展状况第14-17页
    · 国外研究概况第14-16页
    · 国内研究概况第16-17页
  · 研究内容及研究目标第17-18页
    · 研究内容第17-18页
    · 研究目标第18页
  · 论文内容安排第18-20页
第2章 航空发电机健康状态信息及寿命试验数据处理与分析第20-26页
  · 航空发电机健康状态表征信息第20-21页
  · 航空发电机寿命数据处理与分析第21-25页
  · 本章小结第25-26页
第3章 基于灰色模型的航空发电机状态趋势分析技术研究第26-34页
  · 灰色系统理论基础第26-31页
    · 灰色系统理论概述第27页
    · 灰色系统基本原理第27页
    · 一阶单变量灰色模型第27-31页
  · 基于GM(1,1)模型的航空发电机状态趋势分析第31-33页
  · 本章小结第33-34页
第4章 基于ARMA 模型的航空发电机状态趋势分析技术研究第34-44页
  · 自回归移动平均模型第34-41页
    · 自回归移动平均模型概述第34-35页
    · 自回归移动平均模型基本原理第35-38页
    · 自回归移动平均模型建模过程第38-41页
  · 基于ARMA 模型的航空发电机状态趋势分析第41-43页
  · 本章小结第43-44页
第5章 优化算法在航空发电机趋势分析中的应用第44-71页
  · 遗传优化算法概述第44-53页
    · 遗传优化算法基本思想第44-46页
    · 遗传优化算法关键参数第46-48页
    · 遗传优化算法适应度函数第48-50页
    · 遗传优化算法核心算子第50-53页
  · 遗传优化算法在航空发电机状态趋势分析中的应用第53-57页
  · 粒子群优化算法概述第57-65页
    · 粒子群优化算法的基本思想第57-61页
    · 粒子群优化算法的设计原则及特点第61-62页
    · 粒子群优化算法优化思想第62页
    · 粒子群算法参数分析第62-65页
  · 粒子群优化算法在航空发电机状态趋势分析中的应用第65-67页
  · 航空发电机状态趋势分析结果比较与分析第67-70页
  · 本章小结第70-71页
结论第71-73页
参考文献第73-76页
致谢第76-77页
攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文第77 页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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