论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6
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| ABSTRACT | 第6-13
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| 第一章 绪论 | 第13-29
页 |
| · 液压挖掘机技术发展概述 | 第13-18
页 |
| · 国内液压挖掘机技术的发展历史与现状 | 第13-14
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| · 国外现代液压挖掘机技术的研究现状 | 第14-16
页 |
| · 现代液压挖掘机技术的发展趋势 | 第16-18
页 |
| · 机械振动技术在材料加工和岩土切削方面的研究与应用 | 第18-22
页 |
| · 振动切削技术的研究与应用 | 第18-21
页 |
| · 国内外振动掘削技术发展趋势 | 第21-22
页 |
| · 过程优化建模技术概述 | 第22-24
页 |
| · 过程优化建模技术及其特点 | 第22-24
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| · 过程优化建模技术引入振动掘削过程的必要性 | 第24
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| · 智能控制在工业过程中的应用 | 第24-26
页 |
| · 课题来源及研究意义 | 第26
页 |
| · 课题来源 | 第26
页 |
| · 课题研究的意义 | 第26
页 |
| · 论文研究的主要内容及结构 | 第26-29
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| 第二章 液压挖掘机振动掘削过程特性分析 | 第29-44
页 |
| · 土壤掘削基本理论 | 第29-39
页 |
| · 土壤的物理性质 | 第29-31
页 |
| · 土壤静强度特性研究 | 第31-34
页 |
| · 土壤振动掘削下的动强度特性 | 第34-38
页 |
| · 液压挖掘机振动掘削过程有效激振频率分析 | 第38-39
页 |
| · 液压挖掘机振动掘削过程仿真实验研究 | 第39-43
页 |
| · 仿真实验平台RFPA简介 | 第39-40
页 |
| · 掘削岩土过程的仿真分析 | 第40-43
页 |
| · 本章小结 | 第43-44
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| 第三章 液压挖掘机振动掘削过程含噪信号 EMD去噪处理 | 第44-55
页 |
| · 经验模态分解方法 | 第44-45
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| · 非平稳信号的经验模态分解过程 | 第45-46
页 |
| · Hilbert变换提取信号的瞬时特征 | 第46-48
页 |
| · 液压挖掘机振动掘削过程含噪声信号 EMD去噪处理 | 第48-54
页 |
| · EMD端点问题的处理 | 第48-49
页 |
| · 液压挖掘机振动掘削过程含噪性能参数信号的尺度滤波 | 第49-50
页 |
| · 基于 EMD方法下含噪性能参数信号的去噪处理算法 | 第50-51
页 |
| · 基于 EMD的铲斗激振力信号去噪处理算法仿真 | 第51-54
页 |
| · 小结 | 第54-55
页 |
| 第四章 振动掘削土壤参数在线辨识研究 | 第55-78
页 |
| · 土壤-铲斗单自由度模型 | 第55-58
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| · 液压挖掘机工作装置激振实现方法 | 第55-56
页 |
| · 土壤的动力本构关系 | 第56
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| · 铲斗-土壤单自由度模型 | 第56-57
页 |
| · 铲斗-土壤单自由度模型结构确定 | 第57-58
页 |
| · 支持向量机(SVM)的理论与方法 | 第58-67
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| · 支持向量机研究概述 | 第58-61
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| · SVM的基本原理 | 第61-62
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| · 支持向量机的回归理论 | 第62-66
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| · LS-SVM的系统辨识理论 | 第66-67
页 |
| · 基于 LS-SVM方法的振动掘削土壤参数在线辨识仿真 | 第67-71
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| · 基于 LS-SVM的振动掘削土壤固有频率参数在线辨识的实验验证 | 第71-77
页 |
| · 土壤固有频率参数测定的共振拟合实验 | 第71-75
页 |
| · 土壤固有频率参数测定的共振柱实验 | 第75-77
页 |
| · 本章小结 | 第77-78
页 |
| 第五章 基于函数链神经网络的振动掘削阻力软测量模型 | 第78-100
页 |
| · 振动掘削阻力的影响因素分析 | 第78-82
页 |
| · 振动掘削深度对振动掘削阻力的影响 | 第78-79
页 |
| · 振动掘削角度对振动掘削阻力的影响 | 第79
页 |
| · 振动频率对振动掘削阻力的影响 | 第79-80
页 |
| · 振幅对振动掘削阻力的影响 | 第80-81
页 |
| · 插入速度对振动掘削阻力的影响 | 第81-82
页 |
| · 不同土壤类型对振动掘削阻力的影响 | 第82
页 |
| · 振动掘削过程振动参数优选匹配 | 第82-86
页 |
| · 振动掘削过程振动参数优选试验 | 第82-83
页 |
| · 振动掘削过程振动参数优选试验数据处理 | 第83-84
页 |
| · 振动掘削过程振动参数优选试验数据回归分析 | 第84-85
页 |
| · 振动掘削过程振动参数优选匹配 | 第85-86
页 |
| · 振动掘削阻力函数链神经网络软测量模型 | 第86-99
页 |
| · 软测量技术 | 第86-88
页 |
| · 函数链神经网络 | 第88-91
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| · 振动掘削阻力函数链神经网络软测量模型建立 | 第91-93
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| · 振动掘削阻力软测量模型应用 | 第93-99
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| · 本章小结 | 第99-100
页 |
| 第六章 液压挖掘机振动掘削功率消耗研究 | 第100-115
页 |
| · 液压挖掘机静态掘削功率消耗模型 | 第100-101
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| · 液压挖掘机振动掘削功率消耗模型 | 第101-108
页 |
| · 正弦波振动掘削功率消耗模型 | 第102-104
页 |
| · 三角波振动掘削功率消耗模型 | 第104-107
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| · 三种激振方式下掘削功率消耗模型分析 | 第107-108
页 |
| · 液压挖掘机振动掘削功率消耗模型验证 | 第108-113
页 |
| · 实验方案设计 | 第108-109
页 |
| · 掘削功率消耗测试实验 | 第109-111
页 |
| · 实验结果分析 | 第111-113
页 |
| · 本章小结 | 第113-115
页 |
| 第七章 液压挖掘机振动掘削过程智能控制系统设计 | 第115-139
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| · 液压挖掘机振动掘削过程控制系统及其组成 | 第115-117
页 |
| · 系统硬件 | 第116-117
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| · 系统软件 | 第117
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| · 液压挖掘机振动掘削过程智能非线性 PI控制器设计 | 第117-127
页 |
| · 智能非线性 PI控制器 | 第117-121
页 |
| · 智能非线性 PI控制器参数优化 | 第121-126
页 |
| · 智能非线性 PI控制器参数优化仿真研究 | 第126-127
页 |
| · 振动掘削执行机构控制策略 | 第127-133
页 |
| · Ultronics双阀芯结构 | 第128-129
页 |
| · 节流阀流量控制方法 | 第129-130
页 |
| · 执行机构双阀芯控制策略 | 第130-132
页 |
| · 液压系统原理图设计 | 第132-133
页 |
| · 控制系统数据通信 | 第133-135
页 |
| · 控制系统总线结构设计 | 第133-134
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| · CAN通信实现 | 第134-135
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| · 振动掘削控制实现 | 第135-138
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| · 控制模式设定 | 第135-136
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| · 自动控制预值选择 | 第136-137
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| · 自动控制实现 | 第137-138
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| · 本章小结 | 第138-139
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| 第八章 液压挖掘机振动掘削过程控制系统实验研究 | 第139-156
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| · 实验目的 | 第139
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| · 实验设备与方案 | 第139-145
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| · 实验液压挖掘机 | 第139-140
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| · 流量测量设备 | 第140
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| · 角度测量设备 | 第140-143
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| · 显示屏开发 | 第143-144
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| · 实验系统方案设计 | 第144-145
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| · 液压挖掘机振动掘削过程控制系统实验研究 | 第145-147
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| · 液压挖掘机振动掘削过程控制系统性能实验 | 第145-146
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| · 振动掘削对比实验 | 第146
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| · 振动掘削对比实验 | 第146-147
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| · 实验结果与数据分析 | 第147-155
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| · 液压挖掘机振动掘削过程控制系统平稳性实验分析 | 第147-148
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| · 电子式液压系统的高频响应特性实验情况 | 第148-149
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| · 振动掘削及其与常规掘削阻力对比 | 第149-151
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| · 负载方向发生改变的控制策略实验 | 第151-153
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| · 功率消耗测量 | 第153-155
页 |
| · 本章小结 | 第155-156
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| 第九章 结论与建议 | 第156-158
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| · 结论 | 第156-157
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| · 建议 | 第157-158
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| 参考文献 | 第158-170
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| 攻读博士学位期间从事课题及发表论文 | 第170-173
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| 1 论文发表情况 | 第170-171
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| 2 科研成果情况 | 第171-173
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| 致谢 | 第173
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