2017優秀畢業論文提綱模板
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優秀畢業論文提綱模板一
摘要 8-9
Abstract 9
1 引言 10-15
1.1 研究的背景與意義 10-11
1.1.1 研究的背景 10
1.1.2 研究的目的和意義 10-11
1.2 國內外研究動態和趨勢 11-13
1.2.1 國內外研究現狀與評述 11-12
1.2.2 存在的問題及發展趨勢 12-13
1.3 研究的主要內容和方法 13-15
1.3.1 研究內容 13-14
1.3.2 研究技術路線 14-15
2 單獨預測模型概述 15-33
2.1 自回歸(AR)預測模型介紹 15-18
2.1.1 自回歸(AR)模型的基本概念 15
2.1.2 自回歸(AR)預測模型的建立 15-18
2.2 BP神經網絡預測模型介紹 18-26
2.2.1 人工神經網絡模型基礎 18-20
2.2.2 BP人工神經網絡預測模型的建立 20-22
2.2.3 基于Matlab的BP人工神經網絡模型設計 22-26
2.3 小波神經網絡(WNN)預測模型介紹 26-32
2.3.1 小波分析理論 26-30
2.3.2 小波神經網絡模型 30-32
2.4 本章小結 32-33
3 組合預測模型概述及其選擇 33-37
3.1 組合預測模型的思想 33
3.2 簡單平均(SA)方法 33-34
3.3 加權平均(WA)方法 34-36
3.4 本文的組合模型預測方案 36
3.5 本章小結 36-37
4 降雨量預測實例分析 37-46
4.1 研究地區概況及降雨資料 37-38
4.1.1 二九零灌區生育期降雨情況 37
4.1.2 八五八灌區年降雨情況 37-38
4.2 生育期降雨量預測 38-42
4.2.1 單項預測模型預測結果及其比較 38-39
4.2.2 組合預測模型預測結果及其比較 39-41
4.2.3 單項預測模型和組合預測模型比較 41
4.2.4 各預測模型預測結果(2014-2016年) 41-42
4.3 年降雨量預測 42-45
4.3.1 單項預測模型預測結果及其比較 42-43
4.3.2 組合預測模型預測結果及其比較 43-44
4.3.3 單項預測模型和組合預測模型比較 44
4.3.4 各預測模型預測結果(2013-2015年) 44-45
4.4 本章小結 45-46
5 研究結論及討論 46-48
5.1 研究結論 46-47
5.2 討論 47-48
致謝 48-49
參考文獻 49-52
攻讀學位期間發表旳學術論文 52
優秀畢業論文提綱模板二
摘要 4-5
ABSTRACT 5
第1章 緒論 8-12
1.1 輪胎噪聲研究現狀與發展趨勢 8-9
1.2 課題來源及意義 9-11
1.2.1 噪聲污染的危害 9-10
1.2.2 課題來源及研究意義 10-11
1.3 前期研究成果 11
1.4 本課題主要研究工作 11-12
第2章 輪胎噪聲的發聲機理與噪聲評價 12-31
2.1 輪胎噪聲基本概念 12-14
2.2 輪胎噪聲的發聲機理 14-21
2.2.1 花紋塊噪聲 14-16
2.2.2 花紋槽的泵浦噪聲 16-18
2.2.3 溝槽內氣柱噪聲 18-19
2.2.4 隨機沙聲 19
2.2.5 花紋塊粘吸噪聲 19-20
2.2.6 喇叭筒效應 20-21
2.3 噪聲譜的分析方法 21-31
2.3.1 噪聲譜的客觀分析 22-24
2.3.2 對噪聲的主觀評價 24-26
2.3.3 低噪性的評判標準 26-31
第3章 輪胎噪聲合成與分解的技術方案 31-43
3.1 仿真噪聲譜的生成 31-35
3.2 實測噪聲譜的獲取 35-40
3.2.1 噪聲測量儀器的選型 35-38
3.2.2 消聲室的設計 38-39
3.2.3 轉鼓測試法 39-40
3.3 仿真噪聲譜和實測噪聲譜的合成與分解原理 40-43
3.3.1 輪胎噪聲合成與分解的關鍵因素 40-41
3.3.2 噪聲的合成與分解方案 41-43
第4章 輪胎噪聲合成與分解的實現 43-55
4.1 噪聲的采集 44-46
4.2 噪聲的合成與分解技術 46-54
4.2.1 噪聲測量儀器動態鏈接庫的調用 46-49
4.2.2 噪聲在頻域內的 FFT 分析 49-50
4.2.3 噪聲的合成與分解技術的實現 50-54
4.2.3.1 噪聲在頻域內的合成分析 50-52
4.2.3.2 噪聲在頻域內的分解分析 52-54
4.3 噪聲合成與分解后頻譜圖的繪制 54-55
第5章 輪胎噪聲合成與分解的實例分析 55-62
5.1 輪胎花紋噪聲的合成實例 55-58
5.2 實測噪聲的分解實例 58-60
5.3 仿真噪聲與實測噪聲的差異性 60-62
第6章 總結與展望 62-64
6.1 總結 62-63
6.2 展望 63-64
參考文獻 64-67
致謝 67
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