桥式起重机节能评价技术研究及系统开发
桥式起重机节能评价技术研究及系统开发【摘要】:由于我国起重机械设计观念陈旧,对于起重机械节能和经济性重视不够,因此,对起重机械能耗进行评价并且通过起重机能耗评价的结果制定起重机械能
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TH215
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-9
- 1 绪论9-15
- 1.1 课题研究背景及意义9-10
- 1.2 国内外研究现状10-12
- 1.2.1 起重机的节能研究现状10
- 1.2.2 起重机节能评价技术研究现状10-12
- 1.3 论文研究内容12-13
- 1.4 论文组织结构13-15
- 2 面向全生命周期的桥式起重机能耗评价指标体系研究15-22
- 2.1 概述15-16
- 2.2 能耗评价指标体系16-21
- 2.2.1 能耗评价体系建立的原则16
- 2.2.2 能耗评价体系构建的总体思路16-18
- 2.2.3 面向全生命周期的桥式起重机能耗评价体系18-21
- 2.3 本章小结21-22
- 3 桥式起重机电能耗模型与检测的研究22-29
- 3.1 桥式起重机电能耗模型22-25
- 3.1.1 桥式起重机输入能量的计算22
- 3.1.2 桥式起重机有效能的计算22-23
- 3.1.3 桥式起重机能效比的计算23-25
- 3.2 桥式起重机能耗检测研究25-28
- 3.2.1 “灰箱理论”与桥式起重机能耗检测25-26
- 3.2.2 桥式起重机能耗检测传感器的选型26-27
- 3.2.3 桥式起重机能耗检测现场检测27-28
- 3.3 本章小结28-29
- 4 基于信息融合的桥式起重机能耗绝对评价技术研究29-43
- 4.1 概述29
- 4.2 BP神经网络29-33
- 4.2.1 BP神经网络概述29-30
- 4.2.2 BP神经网络算法描述30-33
- 4.2.3 基于BP神经网络桥式起重机能耗等级模型33
- 4.3 DS证据理论33-38
- 4.3.1 DS证据理论概述33-34
- 4.3.2 不确定性表示与信任区间34-35
- 4.3.3 Dempster合成法则35-36
- 4.3.4 基于BP神经网络与DS证据理论桥式起重机能耗绝对评价模型36-38
- 4.4 实例分析38-42
- 4.4.1 数据来源与处理38-39
- 4.4.2 数据计算39-42
- 4.4.3 结果分析42
- 4.5 本章小结42-43
- 5 基于模糊-粗集的桥式起重机能耗相对评价技术研究43-62
- 5.1 粗集理论的基本概念43-45
- 5.1.1 知识的定义43
- 5.1.2 上近似和下近似43-44
- 5.1.3 评价系统44-45
- 5.1.4 属性重要度45
- 5.2 基于粗集理论指标约简45-48
- 5.2.1 常用约简方法及比较分析45-46
- 5.2.2 属性约简与核46
- 5.2.3 基于区分矩阵的指标约简算法46-48
- 5.3 基于粗集理论指标权重的确定48-52
- 5.3.1 常用权重确定方法及比较分析48
- 5.3.2 基于属性重要度确定指标客观权重48-49
- 5.3.3 基于粗集理论与经验因子综合确定权重模型49-52
- 5.4 基于模糊-粗集理论综合评价方法52-54
- 5.4.1 常用综合评价方法及比较分析52
- 5.4.2 模糊综合评价模型52-53
- 5.4.3 基于模糊-粗集桥式起重机能耗评价过程53-54
- 5.5 能耗评价实证研究54-61
- 5.5.1 桥式起重机能耗评价指标数据的获取54-55
- 5.5.2 桥式起重机能耗评价指标评价系统55-56
- 5.5.3 桥式起重机评价指标约简56-57
- 5.5.4 桥式起重机能耗评价指标权重的确定57-59
- 5.5.5 桥式起重机能耗模糊评价59-60
- 5.5.6 桥式起重机能耗模糊评价结果分析60-61
- 5.6 本章小结61-62
- 6 起重机械能耗评价系统设计与开发62-69
- 6.1 起重机械节能评价系统需求分析62-63
- 6.2 起重机械能耗评价系统功能及评价流程设计63-66
- 6.2.1 起重机械能耗评价系统功能设计63-65
- 6.2.2 起重机械能耗评价系统评价流程设计65-66
- 6.3 起重机械能耗评价系统功能实现66-68
- 6.3.1 用户登录的实现66
- 6.3.2 基础数据管理模块的实现66
- 6.3.3 指标体系管理模块的实现66-67
- 6.3.4 指标权重确定模块的实现67
- 6.3.5 评价模块的实现67-68
- 6.4 本章小结68-69
- 7 总结与展望69-71
- 7.1 论文总结69
- 7.2 工作展望69-71
- 致谢71-72
- 参考文献72-75
- 附录75
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