袋式除尘器数字样机数据挖掘技术及应用研究

发布时间：2017-10-12 23:27

  本文关键词：袋式除尘器数字样机数据挖掘技术及应用研究

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【摘要】：数据挖掘技术能从海量、高维、相互关系复杂的数据中挖掘出未知且有用的知识;数字样机技术以CAX/DFX为技术基础,能在计算机上进行产品全生命周期的仿真,在其建模和运行过程中会产生大量的异构数据,数据挖掘技术可以通过非平凡的方法从这些异构数据中发现有用的知识或模式。本文采用数据挖掘技术对袋式除尘器数字样机工作性能和安全性能的预测进行了深入的研究,具体工作如下:⑴分析了数字样机的仿真过程、参数和数据特点,结合袋式除尘器数字样机数据分析的需求,建立了对袋式除尘器数字样机的工作性能和安全性能进行预测的数据挖掘目标,并对袋式除尘器的性能进行了分析,在此基础上研究了袋式除尘器数字样机数据挖掘的基本框架。⑵分析了袋式除尘器数字样机的数据特点,研究了袋式除尘器数字样机数据挖掘的要求,确定了采用BP神经网络算法建立工作性能预测模型,采用CART决策树算法建立安全性能预测模型,实现了数据挖掘模型的建立。⑶开发了袋式除尘器数字样机数据挖掘的应用系统,完成了面向产品数字样机仿真和数据挖掘功能模块的开发,通过对192系列袋式除尘器数字样机的整机工作性能和袋室安全性能进行预测,证明了该功能模块的可行性和有效性。研究和应用结果表明,数据挖掘技术可以效果很好地应用于数字样机环境下。通过在数字样机上应用数据挖掘得出的知识或模式,可以使设计者更方便地了解产品参数与性能之间的联系,为快速、准确、低成本地研发新产品提供参考。
【关键词】：袋式除尘器 数字样机 流场仿真 数据挖掘 性能预测
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题背景及意义9-11
• 1.1.1 课题研究背景9-10
• 1.1.2 课题研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.2.1 袋式除尘器数字样机研究现状11-12
• 1.2.2 数据挖掘技术研究现状12
• 1.3 论文的主要研究12-15
• 第二章 数字样机数据挖掘关键技术研究15-21
• 2.1 数字样机技术15-17
• 2.1.1 数字样机技术的概念及特点15
• 2.1.2 数字样机的分类15-16
• 2.1.3 数字样机仿真实现关键技术16-17
• 2.2 数据挖掘技术17-19
• 2.2.1 数据挖掘技术概念及特点17-18
• 2.2.2 数据挖掘的过程及功能分析18-19
• 2.2.3 数据挖掘的算法19
• 2.3 本章小结19-21
• 第三章 数字样机数据挖掘基本框架21-39
• 3.1 数字样机系统分析21-29
• 3.1.1 数字样机仿真过程分析21-27
• 3.1.2 数字样机参数分析27-28
• 3.1.3 数字样机数据分析28-29
• 3.2 数字样机数据挖掘目标的确定29-36
• 3.2.1 数字样机系统数据分析的需求29
• 3.2.2 袋式除尘器数字样机数据挖掘目标的建立29-30
• 3.2.3 面向数字样机的袋式除尘器工作性能分析30-33
• 3.2.4 面向数字样机的袋式除尘器安全性能分析33-36
• 3.3 袋式除尘器数字样机数据挖掘框架36-38
• 3.3.1 袋式除尘器数字样机数据挖掘基本任务36
• 3.3.2 袋式除尘器数字样机数据挖掘过程36-38
• 3.3.3 袋式除尘器数字样机数据挖掘算法38
• 3.4 本章小结38-39
• 第四章 数字样机数据挖掘实现技术研究39-53
• 4.1 袋式除尘器数字样机数据分析39-41
• 4.2 袋式除尘器数字样机的数据挖掘要求41-42
• 4.3 袋式除尘器数字样机数据挖掘算法的研究42-51
• 4.3.1 BP人工神经网络42-46
• 4.3.1.1 BP人工神经网络原理42
• 4.3.1.2 BP网络算法的具体过程42-46
• 4.3.2 CART决策树算法46-51
• 4.3.2.1 CART决策树算法原理46-47
• 4.3.2.2 CART决策树的生成47-48
• 4.3.2.3 CART决策树的修剪48-51
• 4.4 数据库技术51-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 袋式除尘器数字样机数据挖掘技术应用53-75
• 5.1 袋式除尘器数字样机数据挖掘系统设计53-55
• 5.1.1 系统功能设计53-54
• 5.1.2 系统结构设计54-55
• 5.2 袋式除尘器数字样机数据挖掘过程实现55-62
• 5.2.1 数字样机仿真系统构建56-60
• 5.2.2 仿真数据预处理60-61
• 5.2.3 数据挖掘模块61-62
• 5.3 袋式除尘器数字样机数据挖掘及应用实例62-73
• 5.3.1 整机数字样机仿真实验62-66
• 5.3.2 整机仿真数据预处理66-68
• 5.3.3 袋式除尘器数字样机数据挖掘68-73
• 5.4 本章小结73-75
• 第六章 结论75-77
• 6.1 主要结论75
• 6.2 工作展望75-77
• 参考文献77-81
• 攻读学位期间所获得的相关科研成果81-83
• 致谢83

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