一、管理系统的一个实际应用（论文文献综述）
宗德媛,朱炯,李兵[1]（2021）在《理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究》文中研究说明电工学是学生理解、掌握及应用电学知识,培养学生动手能力和综合实践能力的专业基础课。在电工学教学中,将EWB虚拟仿真技术、传统实验技术及理论教学相结合,通过仿真计算、实验演示,让学生理解掌握电路的组成、工作原理和性能特点。EWB仿真软件开展案例教学,可以帮助学生更好地理解和掌握电子技术理论,同时为提高学生实际操作能力打好基础。
姜惠文[2]（2021）在《基于数字孪生的车间调度管理系统构建》文中研究指明近年来制造技术正在向智能化的方向不断发展,而车间生产过程中的调度问题是智能制造的重要研究对象,针对于日益增长的智能化生产需求和车间生产效率要求,更加高效稳定且寻优性能更好的生产调度算法应当被提出。在目前的车间生产管理过程中,物理空间和信息空间缺乏互通,这无法满足智能化生产需求。数字孪生作为一种新的思想,它的出现为实现生产车间有效调度管理提供了新思路。基于上述观点,本文的主要研究内容如下:（1）本文针对蜜蜂进化型遗传算法进行改进,通过设置汉明距离来优化初始化种群,在选择操作中采用分阶段选择策略,在算法中加入种群舍弃算子,并将简化后的模拟退火操作融入到蜜蜂进化型遗传算法,最终提出一种名为融合模拟退火的改进蜜蜂进化型遗传算法。该算法很大程度上提高了传统蜜蜂进化型算法的全局搜索能力,增加了搜索的精度,同时避免了模拟退火算法的低效性,并通过经典的FT06问题和FT10问题进行仿真分析,验证了改进算法在作业车间调度问题中具有更好寻优性能及稳定性。（2）针对当前智能制造背景下车间调度过程的新要求和传统车间管理系统的不足,本文提出了一种基于WEB开发的数字孪生车间调度管理系统架构,并以此架构为基础,融合数字孪生思想和本文提出的新算法设计了车间调度管理系统并对于系统的核心功能模块进行开发测试。系统开发以JavaWeb技术为基础,它的主要功能包括对于车间人员信息的管理维护、调度信息参数的存储及调度方案生成、设备及传感器数据的管理、基于数字孪生的工厂可视化管理以及融入数字孪生思想的在线调度仿真。最终对于系统核心功能模块的测试证明了该管理系统的有效性。
申明[3]（2021）在《电动汽车热管理直冷系统研究及其控制分析》文中指出应对高能量密度动力电池的热安全应用,处理复杂多变环境与工况的车辆热需求,热管理系统正逐步向高效轻质的热流传输结构,集成多变的系统循环架构,智能可靠的联动控制体系推进,形成整车功能性热管理系统,以推动电动汽车高安全性、强动力性、长续航性、低能耗性、优舒适性的发展,在此过程中具有高换热能力的直冷系统在电动汽车中逐渐受到关注。本文基于制冷剂直冷的新型热管理传输模式,依托实验测控与模拟计算的手段,对电动汽车热管理系统的热力流动特性、流程布局设计、动态管控制定、老化衰变作用、协同优化管理进行探究。设计搭建了电动汽车直冷热管理系统实验台,测试探究直冷电池热管理回路的热流特性和调控规律。结果表明,制冷剂蒸发温度与电池趋稳温度间存在有能力界限特征的关联特性,制冷剂质量流量与热管理换热量存在传热饱和现象。进一步,提出优先电池温降,并结合工质热流特性进而保障电池温均的梯级参变调控策略,具体在不同电池放电速率下优选对应的最佳制冷剂流量和目标蒸发温度限定值,为控制电池温降和温均水平提供新思路。基于上述章节的直冷系统实验操控平台,对所构建的三维电池模组热流传输模型以及一维集成热管理系统模型予以验证,以深入探究电动汽车直冷集成热管理系统内部热力交互关系以及性能管控机制。通过识别系统及部件的性能参数变化,表征传热工质的热力流动状态,为集成系统的建立提供理论依据。验证结果表明仿真模型具有较高的准确性和置信度,可用于后续的计算分析。首先,耦合电池直冷系统与乘员舱空调系统模型,并组合电池直冷多流程构形,提出并设计了典型的串联、并联、混联流程布局,形成多热力过程制冷集成系统。在选择的典型工况下系统探索集成过程的性能特征,研究包括制冷剂充注量的影响,热管理系统的热力学能量能质特性分析,从系统流程构形的结构特性和增加调控策略的管控过程两方面对比分析电池和乘员舱热行为,以及系统能效特性。研究结果表明,在所研究的工况背景下,系统流程以及负荷的改变对制冷剂最佳充注量不产生作用影响。相同工况和运行条件下,串联系统的COP（Coefficient of Performance）以及（火用）效率ηex高于并联系统,冷却效果也优于并联结构。综合提出的系统调控机制,得出目前主流连接模式的并联系统在乘员舱温度响应速率方面的性能较优,而串联系统对电池温控能力以及系统能效方面皆有较优的性能表现,可作为集成热管理耦合方式的选择和参考。在研究直冷集成系统的耦合关联关系基础上,进一步考虑电池全生命周期性能衰变特性,探索其与直冷热管理的作用关系和规律。考虑常规老化构建电池衰变模型,首先对电池热衰变参数均一性分布进行探索,并分析改变换热结构、增加均衡策略等措施对电池参数一致性的优化改善情况。同时,基于规定的基本工况,以环境温度周期性变化、SOC运行区间水平不同为背景,分析热管理系统与电池衰变间的影响关系。在印证合理有效的热管理措施有助于延长电池寿命的基础上,协同热管理系统寄生能耗的不利影响,提出并解决了电池热管理目标温度的优化问题。结果表明,环境温度在电池良好的工作温度区域10～40℃时,电池保持在该温度±1℃可使系统能耗与电池衰减综合效果较优。进一步提出电池全生命周期下的预控制估值前馈,通过识别判定从内阻角度表征的电池健康状态SOHR更新控制参量,达到最佳的热管理控制实施。研究结果为制定电池寿命优先热管理方案,延长使用年限提供指导帮助。最后,在完成直冷热管理系统关键部件的结构和热特性分析、系统的设计与集成、老化衰变要素的完善与丰富后,构建热管理系统整体运行模式架构,探索车用背景下的控制与优化。通过基于方差的全局敏感性分析方法,衡量目标量与受控量间作用影响的敏感度,利用NSGA-Ⅱ算法,对热管理系统驱动参数进行多目标输出优化。以直冷串联、并联系统,以及典型负荷工况为例,在系统多目标优化函数（被控部件温变速率、动力电池瞬时功率、热管理系统能耗、电池容量衰减速率）作用下,保证被控部件温度水平,结合制定的基本控制模式,对热管理系统开展优化对比分析。算例表明,相同工况下经优化管控,串联系统可实现电池老化速率、温降速率以及系统能耗水平较并联系统依次提升15.29%、45.23%、23.10%,并联系统则在乘员舱温降速率以及电池峰值功率方面较串联系统分别有4.51%、50.09%的提升。这意味着串联系统利于实现电池性能与系统长时能耗水平的最优,并联系统利于实现乘员舱舒适度与系统瞬时功率水平的最优。本文研究工作基于电动汽车直冷热管理系统的实验测试与仿真模拟,内容覆盖从电池热管理回路热力调控性能分析到集成耦合系统构架设计探究,从全新的电池状态到老化衰变状态的全生命周期考量,从单一的温度控制到多目标优化管控,较为系统地对新型直冷热管理体系进行探索和研究,相关工作不但具有前瞻性和创新性,并且为后续研究和技术应用奠定基础和提供指导。
翟玉星[4]（2021）在《基于卷积神经网络的烟草害虫识别及管理系统的研发》文中指出山东是我国主要的产烟区,烟叶品质优良,为国家创造了稳定的税收,为烟农创造了稳定的收入。但是害虫问题一直困扰着烟农的生产活动。人工田间诊断烟草害虫,费工费时,物联网和人工智能技术的发展为烟草害虫科学远程精准高效识别、诊断和防治提供了便捷,对确保烟草健康和烟叶产量有重要意义和作用。本论文对烟草主要害虫运用图像识别技术进行了研究,并研发了烟草害虫管理系统,降低了烟农害虫管理与防治的劳动强度,具体研究内容如下:（1）构建烟草害虫识别模型通过烟田实地采集、网络爬虫爬取两种方式获取实验所需的烟草害虫图像数据集。烟田实地采集通过人工拍照的方式采集害虫图像;网络爬虫通过爬取网上数据以获得烟草害虫图像。选取棉铃虫成虫、棉铃虫幼虫、斜纹夜蛾、烟蚜四种害虫作为本试验的数据集,最终完成害虫图像数据集的构建。通过图像翻转、图像灰度化以及直方图均衡化等方式对害虫数据集进行预处理操作,使用图像大小归一化方法,将图像尺寸统一调整为50×50的像素;基于AlexNet、GoogLeNet以及VGG-19网络构建烟草害虫识别模型,通过卷积层对输入图像进行多维度、多尺度的特征提取,通过池化层对图像进行主要特征提取;最后将特征输入分类器,进行烟草害虫图像识别分类,得到害虫类型,实现烟草害虫图像的自动识别。（2）烟田环境信息物联网监测系统分析烟草生长过程中的环境影响因素,其中空气温度和光照强度对害虫的影响最高,为实时监测烟田的温度与光照强度信息,本系统设计了物联网智能环境监测系统,其包括物联网智能烟草环境信息感知模块、传输模块及上位机监测系统模块,最终实现实时监测烟草的生长环境信息的功能。（3）烟草害虫管理系统结合用户的功能需求设计并开发了烟草害虫管理系统,选用My SQL数据库进行系统数据库的设计,采用了Bootstrap框架以及SSH框架进行系统的开发,实现了烟草害虫信息查询、害虫诊断、害虫识别、农药信息查询、专家在线咨询和实时监测功能。本研究构建了烟草害虫图像识别模型,开发了烟草害虫管理系统,实现了烟草害虫查询、害虫诊断、害虫识别、农药信息查询、专家在线咨询和实时监测功能。开发烟草害虫图像识别微信小程序,实现了在线识别烟草害虫图像的功能。降低了人工田间诊断的成本,对增强烟草害虫防控的及时性、实时性,提高烟农收益等具有非常重要的意义;为烟草害虫精准高效识别、诊断和防治提供重要的理论和技术支撑。
梁莹[5]（2021）在《基于Spring Boot的教师企业实践管理系统的设计与实现》文中提出企业顶岗实践是高职院校一项非常重要的“双师型”教师培养举措。现有的教师企业实践管理采用纸质+Excel电子表格的传统方式,存在业务数据查找统计难、顶岗资格审批签字难、在岗人员监督检查难和成果信息收集难等问题。因此,教师日益高涨的企业实践锻炼需求与传统管理方式的矛盾需要解决,有必要建立一个流程规范高效、监管得力和信息通畅的信息化管理系统。本文分析企业实践管理工作的需求,设计与实现一个基于Spring Boot框架的教师企业实践管理系统。主要工作内容包括:（1）使用前后端分离的模式进行系统设计与实现,Web后端基于Spring Boot等系列框架实现,前端采用Vue框架实现;（2）采用原生开发方式,开发Android端的客户端应用;（3）Web前端与Android端应用程序通过RESTful接口与Web后端交换数据,通过整合JWT认证和Spring Security安全管理,保护系统和数据的安全;（4）基于分布式工作流服务,实现教师企业实践审批工作流程自动化,并通过开放的Web API接口同时为PC端与移动手机端提供审批服务;（5）结合百度地图开放平台API与手机定位服务,比对并记录顶岗人员的在岗信息,实现对顶岗人员的在岗监督;（6）使用消息中间件Rabbit MQ和JPush实现消息推送,及时提醒有关人员登录系统完成业务操作。本文阐述了教师企业实践管理系统的需求分析建模、总体设计、主要功能模块设计、数据库设计等,介绍了系统的实现和测试情况。通过综合运用多种信息化技术手段,实现了教师企业实践审批工作的流程自动化、在岗监督记录、企业实践成果管理。系统功能实用,运行稳定,提高企业实践审批速度的同时,提升教师企业顶岗实践的培训质量。
苏东[6]（2021）在《无源光网络端口资源自动采集算法研究》文中研究说明无源光网络的端口数量和占用状态等端口资源信息直观反映了固定宽带网络的用户数量信息,是宽带网络运营管理和网络配置的重要依据。受限于其无源特性,传统的人工采集管理方式导致无源光网络端口资源准确率持续较低。随着宽带用户数的井喷式增长,快速准确的获取无源光网络端口资源信息成为宽带网络运营管理亟待解决的关键问题。因此,研究无源光网络端口资源信息的自动获取及网络资源的自动化管理,对固定宽带运营有着十分重要的理论意义和实际应用价值。在分析无源光网络中主流的平面光波导型（Planar Lightwave Circuit,PLC）分光器、光纤配线架（Optical Distribution Fram,ODF）等无源设备端口结构特征的基础上,聚焦基于计算机视觉的目标检测算法,对无源光网络端口资源信息的自动获取及网络资源自动化管理方法进行了深入研究,主要研究工作及成果如下:（1）针对无源光网络端口数量、占用状态不能利用电学特性自动识别的问题,将无源光网络的端口资源识别问题转化为目标检测任务,为端口资源信息的自动化采集及管理提供了基础。对比分析不同目标检测算法的优缺点,根据无源光网络端口信息的特征,确定采用YOLOv3作为本研究的基础算法。（2）提出了一种基于卷积神经网络的改进型只看一遍第3版（You Only Look Once Version 3,YOLOv3）深度学习算法。解决了实际应用场景中PLC分光器端口被遮挡、间隙小、高分辨率下小物体密集排列时算法性能退化问题。首先通过增加第四尺度上采样特征图,形成了四尺度融合预测,强化了图像中高分辨率特征的提取能力,增强了小目标敏感度。其次,建立了 PLC分光器数据集,并利用分光器端口高宽比固定的特性对锚框维度重新聚类,增强了锚框初始参数对PLC分光器特定目标的适应性。最后,采用了软非极大值抑制算法替换原YOLOv3的非极大值抑制算法。改进型YOLOv3对PLC分光器的检测准确率有效提升且高于目前主流目标检测算法,并采用接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve,ROC）、十折交叉验证进一步评估了新算法的可靠性与稳定性。（3）针对无源光网络中PLC分光器端口扩容场景中的上联无源设备ODF的端口具有端口数量多且排列密集、遮挡、型号不统一、异色老化、识别难度更大的特点,提出了一种基于卷积神经网络的改进型YOLOv3-spp深度学习算法。首先,在YOLOv3检测层前增加SPP层,实现特征图中多个尺度的提取聚合。其次,建立了 ODF数据集并采用k-means++算法进行锚框维度聚类。最后,对损失函数进一步优化,构成了改进型YOLOv3-spp算法。为了避免样本少导致的过拟合现象,针对性设计了数据增强策略对数据集完成扩充,普通场景下的ODF检测效果得到有效改善。（4）针对ODF遮挡严重、多端口等疑难场景下第四章提出的改进型YOLOv3-spp漏检概率大甚至算法失效的问题,提出了遗漏区域重识别级联模型,提高了 ODF的检测准确率。首先,依据ODF端口的尺寸、间隙等结构特征设计了端口定位、遗漏检测两个流程,可将漏检端口自动局部裁剪生成漏检端口数据集。其次,基于ResNet-34构建了遗漏区域重识别模型,对漏检端口进行二次特征捕捉、占用状态识别。最后,设计了端到端的ODF级联识别模型,检测准确率在改进型YOLOv3-spp的基础上再次提升且高于目前主流目标检测算法,并采用混淆矩阵、F1分数评估了级联模型的分类性能。（5）针对传统宽带资源管理系统下端口资源人工采集导致准确性低的问题,提出了一种基于无源光网络端口自动采集算法的宽带资源管理系统设计与实现方法。首先,构建了一个微服务系统架构,不但具有低耦合、高内聚特性并且增强了模块自治性。其次,基于端口自动采集的图像识别模块重构了入网、开通、变更、退网流程。再次,基于新业务流程设计了对应的微服务响应集群实现了动态资源管控。最后,将宽带资源管理系统与目前使用的客户关系管理、业务开通、装维调度、综合资源功能模块完成标准接口交互,从而提高了无源光网络端口资源准确率。通过上述对无源光网络中端口资源的自动采集算法研究,拓展了计算机视觉在光纤通信领域的应用。实验证明,本文设计的改进型YOLOv3算法对PLC分光器端口的检测准确率为97.16%,相比原YOLOv3提升了 4.15%。基于卷积神经网络设计的端到端级联识别模型对ODF端口的检测准确率为95.02%,相比原YOLOv3提升了 7.89%。基于端口自动采集算法构建的宽带资源管理系统实现了将端口资源管理由人工向自动演进,有效提高了资源准确率和生产效率。为固定宽带网络运营商降低网络投资浪费提供了新的有效途径与技术支持。
韦凯翔[7]（2020）在《复杂机电产品生产过程危险因素辨识、安全评价及知识管理》文中提出数字化和信息化已经是当前制造业发展的必然趋势,基于信息化手段对制造现场的人、机、料、法、环进行管控是当前智能制造领域的重点研究方向。由于产品用途的特殊性,军工产品制造过程潜在危险因素众多,一旦发生安全事故可能对企业乃至国家造成不可估量的损失,鉴于此,本文针对航天某复杂机电产品制造过程的危险因素管控问题重点开展危险因素辨识、安全评价和知识管理三方面的技术研究。首先本文基于对车间生产现状的调研,对危险因素知识管理系统进行了需求分析,设计了系统的总体架构。针对车间内的危险因素,本文提出了一种三步分析法,对车间危险因素进行分析,并汇总成知识文本。在危险因素的辨识方面,提出了一种将传感器网络与文本相似度计算相结合的辨识方法,初步设计了传感器的部署方案并在实验数据中验证了文本相似度辨识方法的可行性。此外在危险因素的安全评价方面,本文在利用MES评价法对危险因素进行专家评价的基础上,分别提出了两种基于文本相似度算法以及文本分类模型的危险因素自动安全评价方法,并利用车间现有的危险因素知识文本验证了两种方法的准确率和实用性。最后在知识管理方面,本文设计并开发了危险因素知识管理系统,在实现危险因素知识管理与共享的同时也对实际车间的安全生产工作具有指导作用。
赵颖[8]（2021）在《基于非侵入式负荷监测的建筑物电能管理系统研究》文中研究指明随着智能电网的不断建设与发展,智能用电理念也逐渐深入到千家万户。智能用电管理系统不仅可以指导用户减少不必要的能源消耗,而且管理、供电部门也可以通过它预测和控制区域内负载,以达到“削峰填谷”的目的。为此,本文以住宅建筑为研究对象,提出了基于高级量测体系架构的建筑物电能管理系统的实现方法:根据非侵入式负荷监测技术完成对用户用电数据的采集及分析,搭建深度学习网络对负荷进行分类识别;使用非支配排序差分进化算法对用户用电行为进行优化分析,并为用户提供可选择的优化方案;采用分层管理的理念,对电能管理系统的功能需求进行了深入的分析;使用统一建模语言分析并构建了系统架构。系统的主要功能包括为用户提供合理的用电优化建议、实时监测建筑物的三级供配电系统是否处于安全、可靠、优质、经济的运行状态等。具体的工作为:首先,提出将深度学习网络应用至非侵入式负荷监测技术的实现中,搭建了以双向门控循环单元及注意力机制为核心的网络框架,并在公开的真实数据集REDD上进行了实验验证,解决了目前传统算法对于多状态电器的辨识准确率较低的问题。系统使用非侵入式负荷监测技术完成对用户用电数据的采集及分析,与传统的数据采集方式相比,该方法更易于实现且成本更低。其次,提出使用非支配排序差分进化算法对用户的用电行为进行优化,为用户提供合理的用户行为优化建议进行了实现设计,并在公开数据集REDD上对典型用电器、典型用户某天的用电数据及用户群某天的用电数据这三个对象分别进行了优化。结果表明:本文使用的非支配排序差分进化算法能够在尽量小地影响用户的用电舒适度的情况下,降低用户的用电费用。然后,对系统的楼层和变电所层所具有的功能进行了分析,对系统可能出现的异常及不良用电数据的辨识、电压偏差的监测以及三相不平衡的监测方法做了设计,并提出了相应的管理措施。最后,使用统一建模语言对建筑物电能管理系统进行了构建,其能够对建筑物从用户末端用电设备至变电所总的用电数据进行管理,实现建筑物电能管理的智能化。
张鑫[9]（2021）在《基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统研究》文中研究表明电力关乎国计民生,发电机作为火电机组的三大主机之一,其设备可靠性对机组的运行有着重大影响。发电机励磁系统导流过程中,当碳刷中的电流超过80A时,会使得碳刷和其连接的滑环温度异常升高,甚至引起环火。本文针对这一现实问题,围绕发电机碳刷温度测量和红外成像关键技术开展研究,设计并实现了一款基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统。首先,分析行标《发电机红外检测方法及评定导则》的相关要求,设计了监测系统的总体方案,完成硬件平台的搭建,实现非接触测量、云远程实时传输红外图像等功能;其次,设计了发电机碳刷温度监测系统的软件系统,包括:发电机碳刷在线分析系统、数据管理系统和移动终端监测系统,实现了温度显示、数据储存和人机交互方面的功能;针对红外图像显示方面的要求,利用双稳随机共振对含有几种典型红外噪声的图像进行去噪处理,通过进一步研究基于PSO参数的双稳随机共振红外图像去噪,复原了在不同强度噪声污染下的碳刷红外图像,并且通过PSNR与传统去噪算法比较,分析随机共振算法的优势,为图像特征提取奠定基础,同时,采用聚焦处理算法,获得清晰度最高的红外图像;最后,使用从电厂采集的实际碳刷温度数据,利用LSTM预测分析碳刷温度发展趋势,并且与BP神经网络和Elman神经网络通过多个指标综合比较分析,LSTM碳刷温度预测的精度最好。通过建立LSTM-BP组合模型,利用红外图像特征信息与碳刷温度信息融合,提取红外图像中碳刷温度面积,采用基于无缺失值的数据填充法进行数据预处理,进一步提升温度预测精度。在实验室和现场分别对系统功能进行了各项调试,结果表明,系统各功能运行正常,红外图像远程传输和碳刷温度状态监测效果良好,可分辨0.1℃甚至更小的温差,精度可达±2℃。系统的研发,解决了目前对发电机碳刷温度监测方法中存在采集数据量少、测温精度低、显示图像不清晰和缺少数据分析等问题。通过较少的投入,保证了发电机运行的安全,并且可以实现多种场景监测,具有较好的应用前景。
吕自斌[10]（2021）在《基于模型定义的装配工艺信息系统集成技术研究》文中研究表明在产品的制造过程中装配信息贯穿于产品的整个生命周期。目前数字化管理系统虽然得到一定的推广,但在解决装配过程中存在的问题方面还有所欠缺。为了提高产品三维模型信息集成化的程度,使信息在产品生产装配过程中能够完整准确的传递表达,提升其装配效率,开展了本课题研究。建立基于模型定义的装配工艺信息集成系统,使装配数据信息高效的传递与表达,用于指导装配车间中的装配工作,从而提高企业竞争力。论文的主要研究工作如下:（1）对基于模型定义的UG装配信息系统进行建立通过编程对现有系统进行完善及开发,然后使用UG二次开发技术,根据模型属性信息,对基于模型定义的UG装配信息系统进行开发,使对应的模块具备信息提取录入功能,实现对装配工艺信息的添加和管理。系统中完善和添加的信息主要有装配件信息、尺寸公差信息、装配顺序信息、工序与工步定义信息。（2）对装配信息MBD模型进行建立应用模型定义技术,根据装配工艺信息的内容分类,信息之间的联系关系,以及信息的表达方式对装配工艺信息MBD模型进行构建。装配工艺信息MBD模型有三个部分:UG装配信息管理系统、SQL数据信息文件、车间管理系统。（3）对基于模型定义的三维装配信息集成系统进行建立运用ADO技术和JDBC技术实现UG和数据库之间的连接,以及数据库和车间管理系统的连接。分析和完善现有的装配车间管理系统的模块功能,以数据库为桥梁实现与UG装配信息系统的集成。最终通过实例对基于模型定义的装配工艺信息集成系统进行分析和验证。
二、管理系统的一个实际应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、管理系统的一个实际应用（论文提纲范文）
（1）理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究（论文提纲范文）
| 1 理论计算 |
| 2 EWB仿真计算 |
| 3 实验验证 |
| 4 理论、实验、仿真对比分析 |
（2）基于数字孪生的车间调度管理系统构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 车间生产调度问题的研究现状 |
| 1.2.2 数字孪生及车间管理系统的发展现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第二章 车间调度问题描述及相关算法 |
| 2.1 车间调度问题描述 |
| 2.1.1 车间调度问题分类 |
| 2.1.2 车间调度问题特点 |
| 2.2 蜜蜂进化型遗传算法 |
| 2.2.1 算法背景及生物学基础 |
| 2.2.2 蜜蜂进化型遗传算法模型及流程 |
| 2.2.3 蜜蜂进化型遗传算法应用及改进现状 |
| 2.3 模拟退火算法 |
| 2.3.1 模拟退火算法概述 |
| 2.3.2 Metropolis准则 |
| 2.3.3 模拟退火算法结构及流程 |
| 第三章 融合模拟退火的改进蜜蜂进化型遗传算法在车间调度中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 JSP问题模型构建 |
| 3.2.1 调度约束条件 |
| 3.2.2 调度数学模型 |
| 3.3 融合模拟退火改进蜜蜂型遗传算法 |
| 3.3.1 算法提出背景 |
| 3.3.2 算法改进设计 |
| 3.3.3 SABIBEGA算法流程 |
| 3.4 改进算法求解JSP问题 |
| 3.4.1 染色体编码与解码 |
| 3.4.2 目标函数选择及参数设置 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于数字孪生的车间调度管理系统设计与核心功能实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于数字孪生思想的车间调度管理系统的整体设计 |
| 4.2.1 架构模型 |
| 4.2.2 架构在车间管理过程中的实施 |
| 4.2.3 系统框架选择 |
| 4.2.4 系统核心功能模块 |
| 4.2.5 系统数据保障层设计 |
| 4.3 系统核心功能实现 |
| 4.3.1 车间信息管控模块 |
| 4.3.2 基于数字孪生的可视化监控模块 |
| 4.3.3 在线调度模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（3）电动汽车热管理直冷系统研究及其控制分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 动力电池热管理技术 |
| 1.2.2 电动汽车热管理集成技术 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 热管理实验系统电池直冷回路热流调控分析 |
| 2.1 直冷热管理系统方案 |
| 2.2 热管理系统实验设计 |
| 2.2.1 直冷系统及其主要部件 |
| 2.2.2 测控系统及不确定分析 |
| 2.3 电池直冷热管理基本特性实验研究 |
| 2.3.1 流动与传热特征分析 |
| 2.3.2 过程调控影响分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 直冷热管理系统模型及验证 |
| 3.1 动力组件及热流传输 |
| 3.1.1 电池组件模型 |
| 3.1.2 流体动力学模型 |
| 3.2 热管理直冷系统构件 |
| 3.2.1 压缩机模型 |
| 3.2.2 换热器模型 |
| 3.2.3 阀体模型 |
| 3.3 补充元件及系统框架 |
| 3.3.1 乘员舱模型 |
| 3.3.2 电机驱动模型 |
| 3.3.3 直冷系统模型 |
| 3.4 验证实验与方法 |
| 3.4.1 电池组件验证 |
| 3.4.2 循环回路部件验证 |
| 3.4.3 直冷系统验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 直冷条件下电池热管理与空调耦合特性研究 |
| 4.1 耦合系统串并关联与分析 |
| 4.2 直冷热管理系统典型特征 |
| 4.2.1 最佳制冷剂充注量 |
| 4.2.2 热力过程(火用)熵能变性 |
| 4.2.3 直冷耦合系统典型性能特征 |
| 4.3 直冷热管理系统调控分析 |
| 4.3.1 电动汽车结构及车载控制 |
| 4.3.2 耦合系统控制策略 |
| 4.3.3 车载温控与能量变动性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于电池全生命周期热衰变行为及直冷热控处理 |
| 5.1 电池衰变预置分析与方法确定 |
| 5.2 电池热衰变耦合效应与均一性分析 |
| 5.2.1 数值分析设置 |
| 5.2.2 典型老化衰变特征 |
| 5.2.3 电池热场与老化衰变耦合作用影响 |
| 5.2.4 电池性能参数均一性优化分析 |
| 5.3 电池全生命周期的热控影响与处理 |
| 5.3.1 计算分析条件 |
| 5.3.2 环境温度周期性影响 |
| 5.3.3 电池荷电状态影响 |
| 5.3.4 直冷系统电池全生命周期温控追踪 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 电动汽车直冷热管理系统多目标管控优化研究 |
| 6.1 常态控制方法与应对 |
| 6.2 基于控变参数敏感性的热管理系统控制关联 |
| 6.2.1 敏感性分析方法 |
| 6.2.2 典型系统参数敏感分析算例 |
| 6.3 多热力过程耦合直冷系统控制优化 |
| 6.3.1 多目标优化确定与算法 |
| 6.3.2 典型模式下优化结果分析 |
| 6.4 本章小节 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 本文工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 作者简介与在学期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）基于卷积神经网络的烟草害虫识别及管理系统的研发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气候条件对烟草害虫的影响 |
| 1.2.2 卷积神经网络技术在害虫识别方面的研究现状 |
| 1.2.3 害虫管理系统的研究现状 |
| 1.2.4 物联网监测技术的研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 害虫图像数据集构建 |
| 2.1 烟田人工采集 |
| 2.2 网络爬虫获取 |
| 2.3 图像预处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于卷积神经网络的烟草害虫图像识别 |
| 3.1 卷积神经网络 |
| 3.1.1 卷积层 |
| 3.1.2 池化层 |
| 3.1.3 全连接层 |
| 3.2 开发环境的搭建 |
| 3.3 图像识别模型对比与选用 |
| 3.3.1 Alex Net网络 |
| 3.3.2 Goog Le Net网络 |
| 3.3.3 VGGNet网络 |
| 3.4 实测结果分析 |
| 3.5 系统中害虫识别实现流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于物联网的烟草害虫管理系统的设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 烟草害虫管理系统功能需求 |
| 4.1.2 烟草害虫管理系统系统性能需求 |
| 4.2 总体方案设计 |
| 4.2.1 硬件系统总体设计 |
| 4.2.2 下位机软件设计 |
| 4.2.3 感知模块设计 |
| 4.2.4 传输模块设计 |
| 4.3 物联网监测系统的实现 |
| 4.4 害虫管理系统软件的设计 |
| 4.4.1 数据库设计 |
| 4.4.2 系统类设计 |
| 4.5 害虫管理系统的实现 |
| 4.5.1 安全登录模块设计与实现 |
| 4.5.2 烟草害虫查询模块的实现 |
| 4.5.3 烟草害虫诊断模块的实现 |
| 4.5.4 烟草农药查询模块的实现 |
| 4.5.5 专家在线模块的实现 |
| 4.5.6 实时监测模块的实现 |
| 4.6 微信小程序的开发 |
| 4.7 系统测试 |
| 4.7.1 测试环境 |
| 4.7.2 测试工具 |
| 4.7.3 测试内容 |
| (1)功能测试 |
| (2)性能测试 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
（5）基于Spring Boot的教师企业实践管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 工作背景 |
| 1.2 国内与国外研究现状 |
| 1.2.1 教育行业的管理系统发展现状 |
| 1.2.2 相关技术发展现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 Web开发框架简介 |
| 2.1.1 Spring Boot框架 |
| 2.1.2 Vue框架 |
| 2.1.3 RESTful接口 |
| 2.2 位置定位服务技术 |
| 2.3 即时消息推送 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统的主要业务流程 |
| 3.1.1 企业实践申请流程 |
| 3.1.2 企业实践锻炼流程 |
| 3.1.3 企业实践总结流程 |
| 3.2 功能需求分析 |
| 3.2.1 用例建模 |
| 3.2.2 系统动态建模 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 前后端通信接口 |
| 4.2.1 Web服务接口 |
| 4.2.2 接口的安全管理 |
| 4.3 主要功能模块设计 |
| 4.3.1 工作流核心模型设计 |
| 4.3.2 申请功能设计 |
| 4.3.3 审批功能设计 |
| 4.3.4 在岗签到功能设计 |
| 4.3.5 在岗监督功能设计 |
| 4.3.6 考评功能设计 |
| 4.4 第三方服务接口设计 |
| 4.4.1 文件服务接口 |
| 4.4.2 消息服务接口 |
| 4.4.3 定位服务接口 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 E-R关系模型 |
| 4.5.2 数据表结构设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 开发环境与工具 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.2 性能测试 |
| 5.3.3 测试结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）无源光网络端口资源自动采集算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 固定宽带发展的意义 |
| 1.1.2 固定宽带接入网络简介 |
| 1.1.3 端口识别的意义 |
| 1.2 国内外目标检测领域的研究现状 |
| 1.2.1 基于区域的主要算法 |
| 1.2.2 基于回归的主要算法 |
| 1.2.3 目标检测在光通信领域的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2.端口识别的目标检测算法选择 |
| 2.1 通用物体检测数据集下的先进算法性能分析 |
| 2.2 端口类专用物体检测性能分析 |
| 2.3 YOLOv3 |
| 2.3.1 网络结构 |
| 2.3.2 边界框预测 |
| 2.3.3 跨尺度融合预测 |
| 2.3.4 检测方法介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.无源光网络中PLC分光器端口占用状态自动识别的算法研究 |
| 3.1 应用背景分析 |
| 3.2 疑难场景下PLC分光器端口占用状态识别的YOLOv3 算法优化 |
| 3.2.1 四尺度特征融合预测 |
| 3.2.2 基于PLC分光器数据集的目标锚框维度聚类 |
| 3.2.3 基于软非极大值抑制算法的边界框过滤 |
| 3.3 模型训练与实验 |
| 3.3.1 PLC分光器数据集建立 |
| 3.3.2 训练策略 |
| 3.3.3 超参数设置 |
| 3.3.4 实验配置与训练结果 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.4.1 消融研究 |
| 3.4.2 算法评估 |
| 3.4.3 算法改进前后检测效果对比 |
| 3.4.4 与其他主流算法实验结果对比 |
| 3.4.5 检测效果与优化点关联分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.无源光网络中ODF端口占用状态自动识别的算法研究 |
| 4.1 应用背景分析 |
| 4.2 普通场景下ODF端口占用状态自动识别的改进型YOLOv3-spp算法 |
| 4.2.1 特征提取网络优化 |
| 4.2.2 基于ODF数据集的目标锚框维度聚类算法优化 |
| 4.2.3 损失函数优化 |
| 4.3 数据增强策略设计 |
| 4.3.1 ODF数据集建立 |
| 4.3.2 数据增强对ODF数据集的必要性 |
| 4.3.3 数据增强在机器学习管道的位置选择 |
| 4.3.4 数据增强方法 |
| 4.3.5 插值算法 |
| 4.3.6 ODF数据集扩充 |
| 4.4 模型训练与实验 |
| 4.4.1 学习速率动态调整策略 |
| 4.4.2 超参数设置 |
| 4.4.3 实验配置与训练结果 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.5.1 目标锚框维度聚类前后性能对比 |
| 4.5.2 数据增强前后性能对比 |
| 4.5.3 算法优化前后检测性能对比 |
| 4.5.4 算法评估 |
| 4.5.5 普通场景下检测效果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.疑难场景下ODF端口占用状态的端到端级联识别模型研究 |
| 5.1 基于深度学习的端到端级联识别模型的设计 |
| 5.1.1 端口定位流程设计 |
| 5.1.2 遗漏检测流程设计 |
| 5.1.3 基于Res Net-34 的漏检区域重识别模型研究 |
| 5.1.4 端到端ODF端口级联识别模型设计 |
| 5.2 模型训练与实验 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 端到端级联识别模型消融研究 |
| 5.3.2 模型性能评估 |
| 5.3.3 级联模型分步检测效果分析 |
| 5.3.4 疑难场景下级联模型检测效果分析 |
| 5.3.5 与其他主流算法实验结果对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.基于端口自动识别算法的宽带资源管理系统的设计与实现 |
| 6.1 应用背景分析 |
| 6.2 系统架构设计 |
| 6.3 动态资源管控业务流程重构 |
| 6.4 基于业务流程的微服务响应集群设计 |
| 6.5 系统平台实现 |
| 6.6 系统性能分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7.总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的主要研究成果 |
（7）复杂机电产品生产过程危险因素辨识、安全评价及知识管理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与课题来源 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 课题来源 |
| 1.2 研究现状与意义 |
| 1.2.1 生产过程危险因素辨识研究现状 |
| 1.2.2 危险因素安全评价研究现状 |
| 1.2.3 知识库系统研究现状 |
| 1.2.4 课题研究意义 |
| 1.3 论文内容与组织结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织框架 |
| 2 危险因素知识管理系统的总体设计 |
| 2.1 某复杂机电产品生产现状分析 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 危险因素辨识需求分析 |
| 2.2.2 危险因素知识管理需求分析 |
| 2.3 系统总体架构设计 |
| 2.3.1 系统功能模块设计 |
| 2.3.2 系统软件架构模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 生产过程中危险因素实时辨识 |
| 3.1 危险因素三步分析法 |
| 3.1.1 三步分析法分析步骤 |
| 3.1.2 危险因素分析示例 |
| 3.2 基于传感器网络的危险因素实时辨识 |
| 3.2.1 传感器的种类和数量 |
| 3.2.2 传感器部署方案设计示例 |
| 3.3 基于改进WMD算法的危险因素实时辨识 |
| 3.3.1 危险因素实时辨识方案 |
| 3.3.2 词向量模型的训练 |
| 3.3.3 利用改进的WMD算法计算文本相似度 |
| 3.3.4 危险因素辨识的实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 危险因素的自动安全评价 |
| 4.1 危险因素专家安全评价 |
| 4.1.1 LEC评价法 |
| 4.1.2 MES评价法 |
| 4.1.3 危险因素风险等级的确定 |
| 4.2 基于文本相似度和文本分类的危险因素自动安全评价 |
| 4.2.1 利用文本相似度实现自动安全评价 |
| 4.2.2 利用文本分类实现自动安全评价 |
| 4.3 危险因素自动安全评价结果分析 |
| 4.3.1 文本相似度算法评价结果分析 |
| 4.3.2 文本分类模型评价结果分析 |
| 4.3.3 两种NLP算法的综合评价结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 危险因素知识管理系统的实现 |
| 5.1 系统开发和运行环境 |
| 5.2 系统数据库设计 |
| 5.3 知识管理系统开发实现 |
| 5.3.1 主要功能页面与用户登录 |
| 5.3.2 系统管理功能实现 |
| 5.3.3 知识浏览与检索功能实现 |
| 5.3.4 知识管理与维护功能实现 |
| 5.3.5 车间危险因素辨识功能实现 |
| 5.3.6 危险因素安全评价功能实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文和出版着作情况 |
（8）基于非侵入式负荷监测的建筑物电能管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 非侵入式负荷监测研究现状 |
| 1.3.2 用户用电行为研究现状 |
| 1.3.3 建筑物电能管理研究现状 |
| 1.3.4 建筑物能源管理系统研究现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第二章 建筑物电能管理系统基础理论 |
| 2.1 非侵入式负荷监测理论研究 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 负荷分类 |
| 2.1.3 负荷特征分析 |
| 2.2 基于高级量测体系架构的建筑物电能管理系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于深度神经网络的非侵入式负荷监测 |
| 3.1 数据集的选择 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 开关事件的检测 |
| 3.4 窗口可变的序列到短序列的深度神经网络模型 |
| 3.4.1 实现流程 |
| 3.4.2 网络的输入及输出 |
| 3.4.3 深度学习网络模型 |
| 3.4.4 门控循环单元GRU |
| 3.4.5 双向门控循环单元Bi-GRU |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.5.1 软件及工具包简介 |
| 3.5.2 算例分析及评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于非侵入式负荷监测的用户用电行为优化 |
| 4.1 基于NILM的用户用电行为分析 |
| 4.1.1 NILM和用户用电行为优化的联系 |
| 4.1.2 用户用电行为具体分析 |
| 4.2 基于NSDE算法的用户用电行为优化 |
| 4.2.1 用户用电设备分类 |
| 4.2.2 优化目标函数的确定 |
| 4.2.3 NSDE算法优化用户的用电方式 |
| 4.3 用户优化用电行为评估 |
| 4.3.1 典型用电设备用电行为优化 |
| 4.3.2 典型用户某天的用电行为优化 |
| 4.3.3 用户群某天的用电行为优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于非侵入式负荷监测的管理层电能管理 |
| 5.1 管理层功能分析 |
| 5.1.1 楼层层功能分析 |
| 5.1.2 变电所层功能分析 |
| 5.2 用电数据管理 |
| 5.2.1 异常数据 |
| 5.2.2 不良数据 |
| 5.3 电能质量管理 |
| 5.3.1 电压监测 |
| 5.3.2 三相不平衡监测 |
| 5.4 电能管理措施 |
| 5.4.1 异常及不良用电数据的管理措施 |
| 5.4.2 电压偏差的管理措施 |
| 5.4.3 三相不平衡的管理措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于非侵入式负荷监测的建筑物电能管理系统设计 |
| 6.1 系统体系架构图 |
| 6.2 系统UML设计 |
| 6.2.1 用例图 |
| 6.2.2 活动图 |
| 6.2.3 类图 |
| 6.2.4 顺序图 |
| 6.2.5 包图 |
| 6.3 数据库信息表设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 发电机碳刷测温国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 发电机碳刷测温的国内外研究现状 |
| 1.2.2 发电机碳刷测温的发展趋势 |
| 1.2.3 发电机碳刷温度测量标准 |
| 1.3 课题主要工作及研究内容 |
| 2 发电机碳刷监测系统方案设计 |
| 2.1 红外热像仪及测温原理 |
| 2.1.1 红外辐射基本理论 |
| 2.1.2 红外热像仪成像技术 |
| 2.1.3 红外热像仪测温原理 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.2.1 系统功能需求分析 |
| 2.2.2 总体方案设计 |
| 2.2.3 温度监测系统硬件方案设计 |
| 2.2.4 温度监测系统软件方案设计 |
| 2.3 硬件平台的搭建 |
| 2.3.1 系统实施方案 |
| 2.3.2 热像仪安装方式及数量 |
| 2.3.3 远程传输配置 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 发电机碳刷监测系统软件功能 |
| 3.1 发电机碳刷温度在线分析系统 |
| 3.1.1 软件框架设计 |
| 3.1.2 软件运行流程 |
| 3.1.3 软件功能 |
| 3.1.4 软件用户界面 |
| 3.2 数据管理系统 |
| 3.2.1 My SQL数据库 |
| 3.2.2 本地数据管理系统 |
| 3.2.3 云端数据管理系统 |
| 3.3 移动终端监测系统 |
| 3.3.1 软件架构设计 |
| 3.3.2 软件运行流程及功能 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 发电机碳刷红外图像处理算法研究 |
| 4.1 红外图像噪声 |
| 4.2 图像去噪概述 |
| 4.3 双稳随机共振的碳刷红外图像去噪 |
| 4.4 基于PSO参数的双稳随机共振碳刷红外图像去噪 |
| 4.4.1 PSO参数优化算法 |
| 4.4.2 强噪声下的碳刷红外图像自适应随机共振去噪 |
| 4.5 发电机碳刷红外图像的聚焦算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 发电机碳刷温度趋势预测及分析 |
| 5.1 时间序列预测分析 |
| 5.2 基于LSTM的发电机碳刷温度预测 |
| 5.2.1 LSTM介绍 |
| 5.2.2 模型构建 |
| 5.2.3 数据处理 |
| 5.2.4 评价指标 |
| 5.2.5 仿真结果分析 |
| 5.3 人工神经网络预测 |
| 5.3.1 BP模型预测 |
| 5.3.2 Elman模型预测 |
| 5.4 不同实验对比分析 |
| 5.5 基于LSTM-BP组合模型和红外图像特征的发电机碳刷温度预测 |
| 5.5.1 组合模型构建 |
| 5.5.2 红外图像中的碳刷轮廓提取 |
| 5.5.3 LSTM-BP组合模型模型仿真及及结果分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要成果 |
（10）基于模型定义的装配工艺信息系统集成技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 模型定义技术的发展 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 论文相关内容 |
| 1.5.1 论文研究主要内容 |
| 1.5.2 论文总体结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 基于模型定义的UG二次开发技术 |
| 2.1 模型定义技术的概念 |
| 2.2 模型定义技术的优势 |
| 2.3 UG的二次开发技术 |
| 2.3.1 UG二次开发工具 |
| 2.3.2 UG PMI标注 |
| 2.3.3 UG二次开发流程 |
| 2.3.4 功能模块菜单设计 |
| 2.3.5 功能模块对话框的开发 |
| 2.4 ADO技术应用 |
| 2.5 MFC与 SQL数据库的连接 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 模型定义的UG装配信息系统设计 |
| 3.1 三维装配工艺规程设计步骤 |
| 3.2 三维装配工艺信息模型的建立 |
| 3.2.1 三维装配工艺信息结构 |
| 3.2.2 装配工艺信息表达方式 |
| 3.2.3 装配工艺信息的分层管理 |
| 3.2.4 基于模型定义的装配工艺信息模型 |
| 3.2.5 装配工艺信息文件的管理原则 |
| 3.3 系统的开发与实现 |
| 3.3.1 装配结构树模块设计与实现 |
| 3.3.2 尺寸与公差信息模块设计与实现 |
| 3.3.3 装配顺序模块的设计与实现 |
| 3.3.4 工序模块和工步模块设计与实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 装配车间管理系统模块的开发 |
| 4.1 车间管理系统开发的关键技术 |
| 4.2 管理系统需具备的条件 |
| 4.3 数据管理与分析 |
| 4.4 系统结构设计 |
| 4.5 系统基于模块化管理设计 |
| 4.5.1 系统管理设计 |
| 4.5.2 资源管理设计 |
| 4.5.3 计划调度管理设计 |
| 4.5.4 产品质量检验管理设计 |
| 4.5.5 工艺信息设计管理模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于模型定义的三维装配工艺信息系统集成 |
| 5.1 系统集成的目的与条件 |
| 5.2 系统集成的要求 |
| 5.3 模型定义的三维装配信息集成系统的总体架构 |
| 5.4 系统的实现过程 |
| 5.5 系统的实例验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、管理系统的一个实际应用（论文参考文献）
- [1]理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究[J]. 宗德媛,朱炯,李兵. 电子世界, 2021(22)
- [2]基于数字孪生的车间调度管理系统构建[D]. 姜惠文. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]电动汽车热管理直冷系统研究及其控制分析[D]. 申明. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于卷积神经网络的烟草害虫识别及管理系统的研发[D]. 翟玉星. 山东农业大学, 2021(01)
- [5]基于Spring Boot的教师企业实践管理系统的设计与实现[D]. 梁莹. 广西大学, 2021(12)
- [6]无源光网络端口资源自动采集算法研究[D]. 苏东. 西安理工大学, 2021(01)
- [7]复杂机电产品生产过程危险因素辨识、安全评价及知识管理[D]. 韦凯翔. 南京理工大学, 2020(01)
- [8]基于非侵入式负荷监测的建筑物电能管理系统研究[D]. 赵颖. 华东交通大学, 2021(01)
- [9]基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统研究[D]. 张鑫. 西安理工大学, 2021(01)
- [10]基于模型定义的装配工艺信息系统集成技术研究[D]. 吕自斌. 沈阳理工大学, 2021(01)