一、Microsoft C與MASM混合編程的研究（論文文獻綜述）
萬莉,舒順強,萬勇,楊勇,劉超,戴永壽[1]（2022）在《長輸油氣管線缺陷識別軟件系統(tǒng)設計與實現》文中提出為了充分發(fā)揮金屬磁記憶技術在管道缺陷檢測中的優(yōu)勢,解決磁記憶信號本身不能判斷缺陷類型的問題,建立了一種管道缺陷識別分類方法,設計并開發(fā)了一套基于C#和MATLAB混合編程的長輸油氣管線缺陷識別軟件系統(tǒng)。該軟件利用MATLAB對長輸管線金屬磁記憶數據進行數據處理、特征量計算及方法建模等工作,利用C#搭建面向用戶的操作界面,使用戶能夠快速準確地對長輸油氣管道中的腐蝕缺陷、焊縫應力集中區(qū)域、彎管應力集中區(qū)域進行識別定位并加以區(qū)分。
孫偉峰,李威樺,王健,李宜君,張德志,戴永壽[2]（2021）在《基于C#與Python混合編程的鉆井溢漏風險智能識別平臺》文中進行了進一步梳理為了提高油氣井鉆井過程中溢漏風險識別的準確性,降低風險識別對人為經驗的依賴,該文綜合利用井下隨鉆測量數據及地面錄井數據,提出了基于長短期記憶網絡的鉆井溢漏風險智能識別方法。利用C#執(zhí)行效率高、Python利于建立深度學習模型的優(yōu)勢,基于C#與Python混合編程設計開發(fā)了鉆井溢漏風險智能識別實驗系統(tǒng)軟件平臺。首先,在Python平臺下建立基于長短期記憶網絡的溢漏風險識別模型,利用溢漏樣本數據對識別模型進行訓練,優(yōu)化確定模型參數;再利用C#語言開發(fā)溢漏風險智能識別實驗系統(tǒng)軟件,通過C#調用在Python平臺下訓練好的長短期記憶網絡模型實現對溢漏風險的智能判別。利用現場實測數據對軟件的風險識別性能進行的實驗測試結果表明,軟件能夠準確識別溢流和井漏風險,且與鉆井現場采用的泥漿池液面監(jiān)測法相比時間上有所提前。
嚴相,王堂輝,伍相宇,王晨光,劉秀峰[3]（2021）在《基于Simulink與C混合編程的插補算法可視化仿真技術研究》文中指出插補算法在整個數控系統(tǒng)中起著至關重要的作用,在使用面向過程的C語言編寫插補算法的過程中缺乏直觀性,不能很好觀察算法的效果。針對該問題,設計開發(fā)了一套基于Simulink與C很合編程的插補算法仿真平臺,對插補算法的S型加減速進行了實驗仿真,實驗結果表明插補算法速度規(guī)劃和單周期位置插補均符合S型加減速規(guī)律,該平臺利用Simulink適應面廣、結構和流程清晰、貼近實際、靈活等優(yōu)點,既能使用戶減少進行算法仿真的代碼書寫量,又能在Simulink當中很直觀地觀察算法的效果。
嚴相,王堂輝,伍相宇,王晨光,劉秀峰[4]（2021）在《基于Simulink與C混合編程的插補算法的可視化仿真技術》文中提出插補算法在整個數控系統(tǒng)中起著至關重要的作用,在使用面向過程的C語言編寫插補算法的過程中缺乏直觀性,不能很好觀察算法的效果。針對該問題,設計開發(fā)了一套基于Simulink與C很合編程的插補算法仿真平臺,對插補算法的S型加減速進行了實驗仿真,實驗結果表明插補算法速度規(guī)劃和單周期位置插補均符合S型加減速規(guī)律,該平臺利用Simulink適應面廣、結構和流程清晰、貼近實際、靈活等優(yōu)點,既能使用戶減少進行算法仿真的代碼書寫量,又能在Simulink當中很直觀地觀察算法的效果。
龍立[5]（2021）在《城市供水管網抗震可靠性分析方法及系統(tǒng)開發(fā)研究》文中認為供水管網系統(tǒng)作為生命線工程的重要組成之一,是維系社會生產生活和城市正常運行的命脈,地震發(fā)生后,更是承擔著保障災區(qū)醫(yī)療用水、消防用水及災民生活用水的艱巨任務。近年來,隨著城市抗震韌性評估進程的不斷推進,針對供水管網系統(tǒng)震害風險預測與可靠性評估的研究獲得了廣泛關注,并取得了大量研究成果。然而,我國目前還沒有比較系統(tǒng)的、適用于不同規(guī)模的供水管網震害預測與抗震可靠性分析的理論方法及軟件平臺。本文從管道“單元”層面及管網“系統(tǒng)”層面對供水管網抗震可靠性分析方法進行了研究,并研發(fā)了抗震可靠性分析插件系統(tǒng),為供水管網系統(tǒng)震害預測與抗震可靠性分析奠定理論及技術基礎。主要研究內容及成果如下:（1）基于土體彈性應變閾值理論,建立了考慮應變區(qū)間折減的頻率相關等效線性化方法;運用本文方法對各類場地進行了土層地震反應分析,對比了與傳統(tǒng)等效線性化方法的差異,解決了傳統(tǒng)方法在高頻段頻響放大倍率比實際偏低的問題;進而研發(fā)了集成本文方法的土層地震反應分析系統(tǒng),實現了場地地震反應的高效、準確分析;運用研發(fā)的系統(tǒng)對西安地區(qū)開展了場地地震反應分析,建立了該地區(qū)綜合考慮輸入地震動峰值加速度、等效剪切波速和覆蓋層厚度的場地效應預測模型;最后,進行了考慮場地效應的確定性地震危險性分析,分析結果與實際震害吻合。（2）提出了綜合考慮管道屬性、場地條件、腐蝕環(huán)境、退化性能、埋深的管道分類方法;基于解析地震易損性分析理論,建立典型球墨鑄鐵管的概率地震需求模型和概率抗震能力模型,分析得到不同埋深下管道地震易損性曲線;進而結合管道震害率,通過理論推導建立不同管徑與不同埋深下典型管道的地震易損性曲線。采用C#編程語言開發(fā)了管道地震易損性曲線管理系統(tǒng),實現了地震易損性曲線的高效錄入、存儲、對比及可視化展示,最終建立了管道單元地震易損性曲線數據庫。（3）基于管道單元地震易損性曲線,提出了管線三態(tài)破壞概率計算方法;針對管網抗震連通可靠性分析中蒙特卡羅方法誤差收斂較慢的特點,提出了以Sobol低偏差序列抽樣的連通可靠性評估的擬蒙特卡洛方法;進而結合GPU技術,提出了基于CUDA的連通可靠性并行算法,顯著提高了分析效率及精度。（4）建立了綜合考慮管線滲漏、爆管及節(jié)點低壓供水狀態(tài)的震損管網水力分析模型,提出了基于擬蒙特卡洛方法的震損管網水力計算方法及抗震功能可靠性分析方法,準確模擬與評估了震損管網水力狀態(tài);建立了供水管網水力服務滿意度指標和震損管線水力重要度指標,提出了震損管網兩階段修復策略;進而建立了滲漏管網搶修隊伍多目標優(yōu)化調度模型,并結合遺傳算法實現模型最優(yōu)解搜索,合理地給出管線最優(yōu)修復順序及搶修隊伍最優(yōu)調度方案。（5）基于軟件分層架構思想及插件開發(fā)思想,搭建了插件框架平臺,進而采用多語言混合編程技術開發(fā)了插件式供水管網抗震可靠性分析系統(tǒng),并對系統(tǒng)開發(fā)關鍵技術、概要設計、框架平臺設計等方面進行了闡述。最后,采用插件系統(tǒng)對西安市主城區(qū)供水管網開展了初步應用研究,評估結果可為政府及相關部門開展管網加固優(yōu)化設計、抗震性能化設計、管網韌性評估及搶修應急預案制定等工作提供理論指導。
方勛[6]（2020）在《基于混合編程的四旋翼無人機控制器輔助軟件設計》文中研究指明微小型四旋翼無人機作為一種起降靈活、定點懸停的飛行器,在軍事和民用兩個方面都發(fā)揮著越來越大的作用和價值。在四旋翼的控制中,姿態(tài)控制是關鍵,因此,對其控制參數優(yōu)化的研究對于提高四旋翼機的控制質量和設計效率具有重要的工程意義。本課題研究了基于辨識模型的四旋翼無人機PID控制參數優(yōu)化問題。采用機理建模的方法構建四旋翼無人機的數學模型,為包含其所有飛行狀態(tài)的非線性狀態(tài)模型。飛行試驗考慮四旋翼在近似懸停的狀態(tài)下進行輸入的激勵,用小擾動線性化方法對機理模型進行線性化,簡化了非線性系統(tǒng)復雜的求解問題。通過對四旋翼的機理建模,得到了其在各姿態(tài)方向上的模型階數,為基于實驗數據的辨識提供模型參考。設計四旋翼無人機的飛行試驗,包括采樣頻率、輸入輸出的選擇,數據預處理等,得到用于開展系統(tǒng)辨識的實驗數據。在實驗設計過程中,采集和改變四旋翼無人機的輸入,使其滿足輸入信號已知,且在試驗中具有變化的多樣性,應用最小二乘法開展本研究中的系統(tǒng)辨識,并采用交叉比較的方法驗證辨識結果,對辨識模型進行評價。在辨識模型的基礎上,用FOLPD模型來近似系統(tǒng)模型,以通過數值方法針對某一優(yōu)化指標進行優(yōu)化,獲得一組最優(yōu)化的PID參數,結合Ziegler-Nihcols整定方法進行PID整定,得到滿足控制性能要求的控制參數。應用MATLAB與Visual C++混合編程,結合MATLAB在數值計算和算法設計方面的優(yōu)勢與Visual C++在開發(fā)用戶界面友好方面的優(yōu)勢,設計開發(fā)四旋翼無人機控制器參數優(yōu)化輔助軟件。在軟件設計的過程中,首先進行系統(tǒng)需求的分析,將軟件劃分為不同的功能子模塊,然后設計用戶界面、架構軟件框架,通過不斷完善軟件功能及對軟件進行調試改進,實現了輔助軟件讀取實驗數據、對實驗數據進行處理、模型辨識、FOLPD近似、最優(yōu)化PID參數,并在此過程中繪制曲線,分析擬合偏差等功能,最后通過實驗和仿真驗證輔助軟件的功能性能?；诨旌暇幊痰妮o助設計軟件可以通過飛行數據來改善PID參數整定過程,提高PID參數優(yōu)化的效率。
梁宇通[7]（2020）在《汽車少片變截面鋼板彈簧參數設計CAD及特性仿真軟件開發(fā)》文中認為鋼板彈簧是汽車懸架重要部件之一,對汽車的平順性、舒適性和安全性有重要影響。隨著計算機輔助設計技術的不斷發(fā)展,現有的少片變截面鋼板彈簧設計方法將不能滿足其數字化設計的要求,鋼板彈簧生產廠商迫切需要一款準確、高效的少片變截面鋼板彈簧數字化設計軟件,來提高產品設計質量與設計效率。然而,由于受少片變截面鋼板彈簧關鍵參數正向設計方法及其特性仿真數學模型的制約,至今未開發(fā)出一款準確、可靠且在功能設計上滿足少片變截面鋼板彈簧關鍵參數設計及特性仿真分析功能集成化要求的數字化設計軟件。因此,難以滿足廠商對少片變截面鋼板彈簧數字化、智能化的設計要求。本文針對少片變截面鋼板彈簧的特性仿真數學模型、關鍵參數正向設計方法及其數字化設計軟件開發(fā)等問題進行了一系列研究,研究工作及創(chuàng)新性研究成果如下:（1）考慮到鋼板彈簧截面兩端實際形狀,基于鋼板彈簧剛度及其與截面慣性矩之間關系,建立了截面圓弧型變截面鋼板彈簧等效寬度計算式;基于單片變截面鋼板彈簧力學模型,利用莫爾積分,建立了單片變截面鋼板彈簧剛度、應力計算式;在此基礎上,建立了端部非等構式少片變截面鋼板彈簧的剛度、應力計算式。（2）基于車輛參數及對鋼板彈簧的剛度、應力設計要求,建立了單片變截面鋼板彈簧的設計方法及等效拆分方法;基于端部非等構式少片變截面鋼板彈簧的剛度計算式,建立了其關鍵結構參數的設計方法;基于少片變截面鋼板彈簧的剛度以及在額定載荷下對剩余弧高的要求,建立了各片鋼板彈簧自由弧高的設計方法。（3）選用Qt作為汽車少片變截面鋼板彈簧參數設計CAD及特性仿真軟件的GUI界面開發(fā)框架。根據少片變截面鋼板彈簧的實際設計及仿真流程,確定了軟件設計路線。通過Qt開發(fā)框架獨有的事件產生處理機制和信號槽機制將各個界面進行串聯(lián),完成了軟件各模塊的界面設計與數據通信。（4）根據少片變截面鋼板彈簧關鍵參數正向設計方法及其剛度、應力計算式,利用C++（計算機編程語言）、DLL（動態(tài)鏈接庫）、SCR（Auto CAD腳本語言）、APDL（ANSYS參數化語言）混合編程的方法,實現了少片變截面鋼板彈簧參數設計及CAD圖紙標注功能、特性仿真功能、參數化有限元仿真功能。通過本軟件,對少片變截面鋼板彈簧進行實例設計,同時利用試驗平臺對樣件進行特性試驗。結果顯示,軟件設計及仿真結果與試驗數據的相對偏差均符合工程設計精度要求,表明所建立的少片變截面鋼板彈簧關鍵參數正向設計方法及其剛度、應力計算式是準確的,所開發(fā)的汽車少片變截面鋼板彈簧參數設計CAD及特性仿真軟件是可靠的。此軟件的成功開發(fā),在一定程度上推動了少片變截面鋼板彈簧數字化設計的發(fā)展進程。
曹鴻昊[8]（2020）在《內窺契倫科夫熒光成像系統(tǒng)及其動態(tài)定量軟件研發(fā)》文中指出胃癌是嚴重威脅國人生命健康的重大疾病,其特殊病灶位置導致診斷困難,手術復雜且術后存活率低。目前針對胃癌的研究方案主要是從早期檢測和個性化治療兩個方面出發(fā)?；趦如R的胃癌診斷方法是依據腫瘤形態(tài)學變化進行診斷,而早期的胃癌形態(tài)難以分辨,很難進行準確的早期診斷。在胃癌發(fā)生發(fā)展過程中,腫瘤細胞分子功能的改變早于形態(tài)學變化,因此,研發(fā)可識別胃癌腫瘤細胞分子水平變化的成像技術對胃癌的早期診斷十分重要。結合新興的契倫科夫熒光成像技術,內窺契倫科夫熒光成像可以實現細胞分子水平的胃癌特異性功能成像。然而,已有契倫科夫熒光內窺鏡的信號采集效率過低,導致其無法滿足臨床使用需求。另一方面,癌癥的發(fā)生通常會導致細胞表面受體的不正常表達,因此精確量化細胞表面受體的可用性對癌癥的精確診斷、個性化治療、抗腫瘤藥物研發(fā)及藥效評估監(jiān)測具有重要意義。然而,與受體特異結合的分子探針具有特殊復雜的藥代動力學特性,使得在體定量細胞表面受體仍是難題。因此,基于內窺契倫科夫熒光成像技術開展胃癌早期精確診斷和治療面臨兩大問題,包括已有契倫科夫熒光內窺鏡的熒光信號采集效率過低、已有內窺契倫科夫熒光成像技術未能實現腫瘤受體的在體定量。圍繞內窺契倫科夫熒光成像技術的這兩個問題,本文主要開展如下兩方面研究:第一,針對契倫科夫熒光內窺鏡的熒光信號采集效率過低問題,本文從硬件系統(tǒng)層面對契倫科夫熒光內窺鏡的系統(tǒng)結構進行優(yōu)化,以此降低契倫科夫熒光內窺鏡在使用過程中對契倫科夫熒光信號的損耗。首先,分析已有契倫科夫熒光內窺鏡結構,總結出影響其信號收集效率的因素,包括內窺鏡光纖成像束的單絲直徑、光纖成像束探頭視場角、以及光纖成像束的材料等。其次,通過對比不同內窺鏡轉接裝置、光纖成像束單絲直徑、光纖成像束探頭視場角、以及光纖成像束材料情況下契倫科夫熒光內窺鏡的成像效果,確定系統(tǒng)結構的最優(yōu)參數。最后,按照這些最優(yōu)參數配備契倫科夫熒光內窺鏡,進行空間分辨率和靈敏度測試,包括白光和熒光空間分辨率、離體和在體靈敏度。此外,本文還探究了常用閃爍體對契倫科夫熒光信號的增強效果,以此作為內窺鏡臨床使用的參考。第二,針對胃癌細胞表面受體在體精確定量需求,本文探究了基于動態(tài)內窺契倫科夫鏡熒光成像技術的受體定量方法,并將其開發(fā)成腫瘤受體定量軟件平臺。本文的軟件平臺主要包括了動態(tài)光學圖像的處理功能、感興趣區(qū)域的圈取功能、時間活度曲線的提取功能、以及房室模型的求解等功能。首先,對采集到的序列動態(tài)熒光圖像進行批處理,包括內窺圖像畸變矯正、高能射線噪聲去噪、去除背景等。其次,對批處理后的序列動態(tài)熒光圖像進行感興趣區(qū)域圈取,并計算感興趣區(qū)域的熒光信號均值,提取時間活度曲線,進行放射性光源核素衰減校正,數據管理和展示。最后,針對提取的時間活度曲線選擇房室模型進行求解,可選擇的房室模型主要包括Logan圖表參考組織區(qū)域模型（Logan Graphical Analysis With The Reference Tissue Model,GARTM）,簡化參考組織區(qū)域模型（Simplified Reference Tissue Model,SRTM）和Gurfikel指數模型（Gurfikel Exponential Model,GEXPM）。軟件平臺的整體框架和大部分功能采用Qt和C++實現,其中模型計算部分采用C/C++和MATLAB混合編程技術。
范如俊[9]（2020）在《基于多生理信息的情緒識別平臺建立》文中認為隨著人工智能、人機交互、模式識別等技術的快速發(fā)展,情緒識別已經成為了該領域研究的一個熱點。傳統(tǒng)的情緒識別研究多采用語音特征、面部表情圖像特征進行識別,但這些情緒的外在表現特征極易受到人體主觀的控制,導致識別的不準確。而生理信息與人體大腦皮層及神經中樞關系密切,具有客觀真實性,因此成為眾多學者的熱門研究方向。本文主要針對心電、皮電、呼吸三種生理信息進行情緒識別研究,建立了一個可視化的人機交互情緒識別平臺。主要工作如下:（1）進行了基于混沌理論的情緒識別方法研究。分別對心電、皮電、呼吸三種生理信息數據進行四種混沌特征參數提取,包括復雜度、盒子維、近似熵、信息熵。構建三種單一生理信息數據和融合多生理信息數據的特征參數數據集,采用C4.5決策樹算法分別進行Joy、Anger、Sadness三種情緒的識別實驗。實驗結果證明,采用該方法進行情緒識別是可行的,且多生理信息情緒識別比單一生理信息有更高的識別率。（2）采用C#編程語言,Visual Studio 2017集成開發(fā)環(huán)境（IDE）、SQL Server2014數據庫等工具,建立了一個基于多生理信息的情緒識別平臺。該平臺可以對采集到的ECG、SC、RSP三種生理信息進行12種混沌特征參數提取,作為情緒識別的樣本,通過C4.5決策樹分類器算法進行joy、anger、sadness三種情緒的識別,并將這些信息保存至本地數據庫。平臺還包括用戶登錄、志愿者管理、管理員管理及數據中心等功能模塊,來保證平臺的安全性和信息完整性。（3）對搭建完成的平臺進行了驗證性實驗。通過實驗室設備獲取的多生理信息數據,對平臺進行測試,研究結果表明本平臺有效并有一定實用性。
熊泉祥[10]（2018）在《空間結構健康監(jiān)測系統(tǒng)研究與可視化實現》文中提出隨著經濟的發(fā)展和科學技術的進步,大跨度空間結構的建造日漸增多,結構形式日漸復雜,規(guī)模日漸龐大。大跨度空間結構的建造是一個國家建筑科技水平的重要衡量標準,也是現代文明的需要,被廣泛應用于體育場館、機場候機樓、會展中心等重要標志性建筑中。另一方面由于材料老化、地基不均勻沉降以及在強震和臺風等極端外荷載作用下,這些結構不可避免會產生一定的損傷累計破壞,極端情況造成嚴重的財產損失和人員傷亡。因此對大跨空間結構進行健康監(jiān)測,不僅具有學術價值,更具有重要的現實意義。結構健康監(jiān)測系統(tǒng)主要通過傳感器系統(tǒng)進行數據采集,并對采集到的數據進行診斷,判斷損傷發(fā)生與否、損傷位置、損傷程度,并對結構進行健康狀況評估。本文基于AutoCAD平臺,利用VBA二次開發(fā)工具和MATLAB與VBA混合編程以及Wndows API等技術,集成開發(fā)了一個健康監(jiān)測系統(tǒng),并以四角錐網架、凱威特型單層球面網殼以及某體育館實際健康監(jiān)測項目模型為例,驗證了健康監(jiān)測系統(tǒng)的實用性、穩(wěn)定性、可操作性。介紹了傳感器優(yōu)化布置方法及傳感器優(yōu)化布置準則。研究利用粒子群算法,對傳感器位置進行優(yōu)化布置,具有收斂速度快、搜索效率高的優(yōu)點,以期得到一種更加適合于空間結構的傳感器優(yōu)化布置方法。介紹了粒子群算法的基本原理、適應度函數的選取以及可視化實現的關鍵技術。其中可視化關鍵技術介紹了三部分內容:基于AutoCAD平臺的VBA二次開發(fā)工具、VBA與MATLAB混合編程技術、Windows API在VBA編程中的應用。介紹了空間健康監(jiān)測系統(tǒng)主體設計,包括:系統(tǒng)界面設計與開發(fā)、結構模型顯示模塊、傳感器優(yōu)化布置模塊、健康監(jiān)測信息模塊。對健康監(jiān)測系統(tǒng)菜單設計、界面開發(fā)的主要步驟、系統(tǒng)幫助文件進行了詳細的介紹。對健康監(jiān)測系統(tǒng)的每個模塊的實現及功能進行了詳細的介紹,以期得到界面友好、使用方便、運行穩(wěn)定、擴展性好的健康監(jiān)測系統(tǒng)軟件。分別以四角錐網架、凱威特型單層球面網殼以及某體育館實際健康監(jiān)測項目模型為例,驗證健康監(jiān)測系統(tǒng)的有效性。結果表明:1)健康監(jiān)測系統(tǒng)界面友好、使用方便、運行穩(wěn)定、擴展性好,具有工程實用價值。用戶可以通過鼠標完成大部分流程,直接使用健康監(jiān)測系統(tǒng)學習和應用。2)基于AutoCAD平臺的VBA工具開發(fā)的工具箱,將計算的結果可視化,更加直觀、形象的在AutoCAD模型中呈現出來,可以讓用戶交互和動態(tài)的觀察結構模型、傳感器優(yōu)化布置、健康監(jiān)測信息。一方面保持AutoCAD強大的繪圖的功能、良好的用戶界面;另一方面又保持了它的可操作性。3)基于智能粒子群算法的傳感器優(yōu)化布置結果穩(wěn)定可靠、收斂迅速。4)采用VBA與MATLAB混合編程技術,大大提高應用程序的內存管理及運行速度,為快速高效地對程序計算開辟了道路。5)最優(yōu)應變傳感器及加速度傳感器的布置位置具有對稱性和明顯的繼承性。6)從體育館健康監(jiān)測信息模塊中可以看出,屋面板安裝完畢后,鋼結構桿件的最大應力在合理設計范圍之內,達到預期設計目標。7)體育館最大沉降量發(fā)生在中心節(jié)點處,也即整體主桁架的撓度值為52mm,實際發(fā)生的撓度值遠小于容許撓度值,結構剛度儲備豐富,達到了設計的預期值。8)在健康監(jiān)測信息模塊中,對模型中傳感器類型、傳感器位置、傳感器個數等進行設置,能將傳感器位置在模型中顯示。讀取體院館結構傳感器實際監(jiān)測的數據,將其在CAD中用Excel顯示監(jiān)測數據,并將讀取的監(jiān)測數據用圖像的形式展現給用戶,使用戶能夠直觀形象的觀察、分析數據結果。實現了大型結構監(jiān)測系統(tǒng)可視化,改善了目前監(jiān)測信息不夠直觀,表現貧乏、單一,交互性功能差,缺乏智能自動化處理等問題,具有實用價值。
二、Microsoft C與MASM混合編程的研究（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結構并詳細分析其設計過程。在該MMU結構中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結構映射地址空間,并詳細論述了四級頁表轉換過程,TLB結構組織等。該MMU結構將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現與確認事物間的因果關系。
文獻研究法：通過調查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據現有的科學理論和實踐的需要提出設計。
定性分析法：對研究對象進行“質”的方面的研究，這個方法需要計算的數據較少。
定量分析法：通過具體的數字，使人們對研究對象的認識進一步精確化。
跨學科研究法：運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學用來分析社會現象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、Microsoft C與MASM混合編程的研究（論文提綱范文）
（1）長輸油氣管線缺陷識別軟件系統(tǒng)設計與實現（論文提綱范文）
| 1 引言(Introduction) |
| 2 C#與MATLAB混合編程技術(C#and MATLAB mixed programming) |
| 2.1 C#與MATLAB簡介 |
| 2.2 C#與MATLAB混合編程的應用 |
| 2.3 C#與MATLAB混合編程的實現 |
| 2.3.1 MATLAB函數的編譯 |
| 2.3.2 C#編程及調用動態(tài)鏈接庫 |
| 3 軟件設計(Design of software) |
| 3.1 開發(fā)環(huán)境 |
| 3.2 界面設計 |
| 3.3 功能設計 |
| 4 結論(Conclusion) |
（2）基于C#與Python混合編程的鉆井溢漏風險智能識別平臺（論文提綱范文）
| 1 基于LSTM的鉆井溢漏風險智能識別模型 |
| 2 溢漏智能識別實驗系統(tǒng)軟件平臺設計與實現 |
| 2.1 Python平臺下基于LSTM的溢漏風險識別模型的訓練 |
| 2.1.1 環(huán)境配置 |
| 2.1.2 訓練樣本生成 |
| 2.1.3 模型訓練方法 |
| 2.2 C#調用Python平臺下生成的溢漏風險識別模型的方法 |
| 2.3 系統(tǒng)功能設計與實現 |
| 3 實驗分析 |
| 3.1 溢漏識別模型訓練 |
| 3.2 溢漏風險識別測試 |
| 4 結語 |
（3）基于Simulink與C混合編程的插補算法可視化仿真技術研究（論文提綱范文）
| 1 插補算法 |
| 1.1 速度規(guī)劃 |
| 1.2 位置控制插補實現過程 |
| 2 Simulink與C混合編程的實現 |
| 2.1 Simulink加載插補算法C語言文件 |
| 2.2 導入C語言數據結構體 |
| 3 仿真平臺實現流程簡介 |
| 3.1 仿真模型模塊 |
| (1) 數據輸入： |
| (2) 函數調用模塊： |
| (3) 輸出模塊： |
| 3.2 仿真流程及結果 |
| 4 結語 |
（4）基于Simulink與C混合編程的插補算法的可視化仿真技術（論文提綱范文）
| 1 插補算法 |
| 1.1 速度規(guī)劃 |
| 1.2 位置控制插補實現過程 |
| 2 Simulink與C混合編程的實現 |
| 2.1 Simulink加載插補算法C語言文件 |
| 2.2 導入C語言數據結構體 |
| 3 仿真平臺實現流程簡介 |
| 3.1 仿真模型模塊 |
| 3.2 仿真流程及結果 |
| 4 結語 |
（5）城市供水管網抗震可靠性分析方法及系統(tǒng)開發(fā)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 供水管網震害風險評估理論研究現狀 |
| 1.2.1 場地地震危險性分析 |
| 1.2.2 供水管道地震易損性分析 |
| 1.3 供水管網抗震可靠性及修復決策分析 |
| 1.3.1 供水管網連通可靠性分析研究 |
| 1.3.2 供水管網功能可靠性分析研究 |
| 1.3.3 供水管網震后修復決策分析研究 |
| 1.4 供水管網抗震可靠性分析系統(tǒng)研究 |
| 1.5 本文主要研究內容 |
| 1.5.1 研究內容 |
| 1.5.2 技術路線 |
| 2 考慮場地效應的地震危險性研究 |
| 2.1 確定性地震危險性分析方法 |
| 2.2 考慮頻率相關性的等效線性法 |
| 2.2.1 一維土層地震反應等效線性化方法 |
| 2.2.2 考慮應變區(qū)間折減的頻率相關等效線性化方法 |
| 2.2.3 基于豎向臺站地震動記錄的可靠性分析 |
| 2.2.4 考慮頻率相關性的土層地震反應分析系統(tǒng)研發(fā) |
| 2.3 考慮場地效應的地震危險性分析 |
| 2.3.1 工程場地 |
| 2.3.2 場地模型地震反應分析 |
| 2.3.3 考慮多因素的場地效應模型 |
| 2.3.4 考慮場地效應的地震危險性分析 |
| 2.4 本章小結 |
| 3 供水管道地震易損性分析 |
| 3.1 地下管道震害分析及管道分類 |
| 3.1.1 地下管道破壞的主要類型 |
| 3.1.2 影響管道破壞的主要因素 |
| 3.1.3 地下供水管道分類 |
| 3.2 供水管道地震易損性分析 |
| 3.2.1 解析地震易損性分析方法 |
| 3.2.2 概率地震需求分析 |
| 3.2.3 概率抗震能力分析 |
| 3.2.4 地震易損線曲線 |
| 3.3 管道地震易損性曲線管理系統(tǒng)研發(fā) |
| 3.3.1 需求分析 |
| 3.3.2 功能架構設計 |
| 3.3.3 系統(tǒng)實現 |
| 3.4 本章小結 |
| 4 基于CUDA的供水管網抗震連通可靠性分析 |
| 4.1 供水管網系統(tǒng)可靠性分析基礎 |
| 4.1.1 供水管網簡化模型 |
| 4.1.2 管線破壞概率的確定 |
| 4.1.3 管網連通可靠性分析方法 |
| 4.2 圖論模型 |
| 4.2.1 圖論基本定義 |
| 4.2.2 圖的存儲形式 |
| 4.2.3 圖的連通性判別算法 |
| 4.3 QMC方法在供水管網連通可靠性中的應用 |
| 4.3.1 QMC方法原理及誤差 |
| 4.3.2 低偏差Sobol序列 |
| 4.3.3 QMC方法用于供水管網連通可靠性分析 |
| 4.4 基于CUDA的供水管網連通可靠性并行算法 |
| 4.4.1 CUDA編程原理 |
| 4.4.2 并行方案設計 |
| 4.4.3 算法的CUDA實現 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小結 |
| 5 供水管網抗震功能可靠性分析及修復決策分析 |
| 5.1 常態(tài)下供水管網水力分析 |
| 5.1.1 供水管網基本水力方程 |
| 5.1.2 供水管網水力分析方法 |
| 5.2 震后供水管網功能可靠性分析 |
| 5.2.1 供水管線滲漏模型 |
| 5.2.2 供水管線爆管模型 |
| 5.2.3 用戶節(jié)點出流模型 |
| 5.2.4 基于QMC法的震損管網水力分析方法 |
| 5.2.5 供水管網抗震功能可靠性計算模型及程序 |
| 5.2.6 算例分析 |
| 5.3 供水管網震后修復決策分析 |
| 5.3.1 供水管網水力滿意度指標的建立 |
| 5.3.2 震損管線水力重要度指標的建立 |
| 5.3.3 供水管網震后修復策略 |
| 5.3.4 搶修隊伍多目標優(yōu)化調度模型 |
| 5.3.5 基于遺傳算法的多目標優(yōu)化調度算法實現 |
| 5.3.6 算例分析 |
| 5.4 本章小結 |
| 6 城市供水管網抗震可靠性評估系統(tǒng)開發(fā)與初步示范應用 |
| 6.1 系統(tǒng)設計目標與原則 |
| 6.1.1 系統(tǒng)設計目標 |
| 6.1.2 系統(tǒng)設計原則 |
| 6.2 系統(tǒng)開發(fā)關鍵技術 |
| 6.2.1 插件技術 |
| 6.2.2 Sharp Develop插件系統(tǒng) |
| 6.2.3 .NET Framework |
| 6.2.4 Arc GIS Engine |
| 6.2.5 多語言混合編程技術 |
| 6.3 系統(tǒng)概要設計 |
| 6.3.1 系統(tǒng)總體架構設計 |
| 6.3.2 系統(tǒng)功能模塊設計 |
| 6.3.3 數據庫設計 |
| 6.3.4 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 |
| 6.4 框架平臺設計 |
| 6.4.1 插件契約 |
| 6.4.2 插件引擎 |
| 6.4.3 插件管理器 |
| 6.4.4 框架基礎 |
| 6.5 管網可靠性評估系統(tǒng)實現 |
| 6.5.1 插件實現過程 |
| 6.5.2 供水管網抗震可靠性分析系統(tǒng)實現 |
| 6.6 系統(tǒng)初步應用 |
| 6.6.1 西安市供水管網系統(tǒng)概況 |
| 6.6.2 西安市供水管網可靠性分析 |
| 6.7 本章小節(jié) |
| 7 結論與展望 |
| 7.1 研究結論 |
| 7.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 附表 |
| 附圖 |
| 致謝 |
| 附錄 |
| 附錄一:發(fā)表學術論文情況 |
| 附錄二:出版專著情況 |
| 附錄三:授權發(fā)明專利 |
| 附錄四:登記軟件著作權 |
| 附錄五:參加的科研項目 |
| 附錄六:獲獎情況 |
（6）基于混合編程的四旋翼無人機控制器輔助軟件設計（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 四旋翼無人機研究現狀 |
| 1.3 關鍵技術與研究成果 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第二章 輔助軟件系統(tǒng)的整體方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 輔助軟件系統(tǒng)功能分析 |
| 2.2.1 軟件概述 |
| 2.2.2 功能需求 |
| 2.2.3 開發(fā)平臺的選擇 |
| 2.3 MATLAB與 VC++混合編程技術 |
| 2.3.1 VC++調用MATLAB引擎 |
| 2.3.2 使用MATLAB編譯器 |
| 2.4 本章小結 |
| 第三章 四旋翼無人機建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 四旋翼飛行原理 |
| 3.3 四旋翼無人機建模 |
| 3.3.1 坐標系轉換關系 |
| 3.3.2 外力平衡方程 |
| 3.3.3 外力矩平衡方程 |
| 3.3.4 旋翼電機模型 |
| 3.3.5 四旋翼無人機模型 |
| 3.4 非線性模型的線性化 |
| 3.5 姿態(tài)角速度傳遞函數模型 |
| 3.6 本章小結 |
| 第四章 飛行實驗及辨識設計 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 飛行試驗及數據處理 |
| 4.3 系統(tǒng)辨識設計 |
| 4.3.1 系統(tǒng)辨識 |
| 4.3.2 模型驗證 |
| 4.4 本章小結 |
| 第五章 控制參數優(yōu)化輔助軟件的設計實現 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 FOLPD近似及ZIEGLER-NIHCOLS整定 |
| 5.2.1 FOLPD近似 |
| 5.2.2 Ziegler-Nihcols整定 |
| 5.3 PID控制器參數優(yōu)化 |
| 5.4 軟件設計與實現 |
| 5.4.1 軟件界面的設計實現 |
| 5.4.2 功能模塊的設計實現 |
| 5.4.3 輔助軟件的實驗驗證 |
| 5.5 本章小結 |
| 第六章 總結與展望 |
| 6.1 論文工作總結 |
| 6.2 未來研究展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
（7）汽車少片變截面鋼板彈簧參數設計CAD及特性仿真軟件開發(fā)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景、目的及意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意義 |
| 1.2 少片變截面鋼板彈簧設計方法研究現狀 |
| 1.2.1 少片變截面鋼板彈簧剛度、應力計算方法的研究現狀 |
| 1.2.2 少片變截面鋼板彈簧關鍵參數正向設計方法的研究現狀 |
| 1.3 少片變截面鋼板彈簧關鍵參數設計CAD及特性仿真軟件開發(fā)概況 |
| 1.3.1 少片變截面鋼板彈簧參數設計CAD軟件開發(fā)概況 |
| 1.3.2 少片變截面鋼板彈簧特性仿真軟件開發(fā)概況 |
| 1.4 論文研究內容 |
| 第二章 少片變截面鋼板彈簧剛度及應力解析計算 |
| 2.1 單片變截面鋼板彈簧任意位置處厚度計算 |
| 2.2 截面圓弧型變截面鋼板彈簧等效寬度計算 |
| 2.3 單片變截面鋼板彈簧剛度及任意位置處應力計算 |
| 2.4 單片變截面鋼板彈簧剛度及應力計算方法的驗證分析 |
| 2.5 端部非等構結構對少片變截面鋼板彈簧力學特性的影響分析 |
| 2.6 端部非等構式少片變截面鋼板彈簧剛度及應力計算 |
| 2.7 端部非等構式少片變截面鋼板彈簧剛度及應力計算方法的驗證分析 |
| 2.8 本章小結 |
| 第三章 少片變截面鋼板彈簧關鍵參數的正向設計方法 |
| 3.1 少片變截面鋼板彈簧關鍵參數正向設計方法 |
| 3.1.1 少片變截面鋼板彈簧關鍵參數設計路線 |
| 3.1.2 少片變截面鋼板彈簧夾緊剛度的設計 |
| 3.1.3 等效單片變截面鋼板彈簧根部厚度的設計 |
| 3.1.4 各片鋼板彈簧根部厚度及片數的設計 |
| 3.1.5 少片變截面鋼板彈簧根部加強段端部厚度的設計 |
| 3.1.6 各片鋼板彈簧端部平直段長度及厚度的設計 |
| 3.1.7 各片鋼板彈簧任意位置處厚度的設計 |
| 3.1.8 各片鋼板彈簧自由弧高的設計 |
| 3.2 少片變截面鋼板彈簧實例設計及其ANSYS仿真驗證 |
| 3.2.1 基于車輛參數的少片變截面鋼板彈簧實例設計 |
| 3.2.2 ANSYS仿真驗證 |
| 3.3 本章小結 |
| 第四章 軟件各模塊界面設計 |
| 4.1 軟件開發(fā)平臺研究 |
| 4.1.1 Qt框架簡介 |
| 4.1.2 Qt優(yōu)勢及特點 |
| 4.1.3 Qt的事件處理機制 |
| 4.1.4 Qt的信號、槽機制 |
| 4.2 軟件設計路線 |
| 4.3 軟件界面設計 |
| 4.3.1 主界面設計 |
| 4.3.2 參數設計CAD模塊界面設計 |
| 4.3.3 參數化有限元仿真模塊界面設計 |
| 4.3.4 特性仿真分析模塊界面設計 |
| 4.4 本章小結 |
| 第五章 軟件各模塊功能開發(fā) |
| 5.1 參數設計CAD模塊功能開發(fā) |
| 5.1.1 少片變截面鋼板彈簧關鍵參數設計功能開發(fā) |
| 5.1.2 少片變截面鋼板彈簧參數CAD標注功能開發(fā) |
| 5.2 參數化有限元分析模塊功能開發(fā) |
| 5.2.1 Qt與 ANSYS間通信設計 |
| 5.2.2 ANSYS參數化語言APDL |
| 5.2.3 APDL命令流參數修改 |
| 5.3 特性仿真分析模塊功能開發(fā) |
| 5.3.1 圖形庫插件的選擇 |
| 5.3.2 曲線繪制功能開發(fā) |
| 5.4 本章小結 |
| 第六章 汽車少片變截面鋼板彈簧實例設計及試驗驗證 |
| 6.1 端部非等構式少片變截面鋼板彈簧的實例設計 |
| 6.1.1 參數設計CAD模塊設計結果 |
| 6.1.2 特性仿真分析模塊運行結果 |
| 6.1.3 參數化有限元仿真分析模塊結果 |
| 6.2 鋼板彈簧試驗驗證 |
| 6.2.1 鋼板彈簧性能試驗樣件 |
| 6.2.2 試驗設備簡介及試驗步驟 |
| 6.2.3 試驗結果及分析 |
| 6.3 本章小結 |
| 第七章 研究結論與展望 |
| 7.1 研究結論 |
| 7.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 在讀期間參與課題、發(fā)表論文和獲獎 |
| 致謝 |
（8）內窺契倫科夫熒光成像系統(tǒng)及其動態(tài)定量軟件研發(fā)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符號對照表 |
| 縮略語對照表 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 內窺契倫科夫熒光成像技術的研究現狀 |
| 1.3 腫瘤受體密度定量方法的研究現狀 |
| 1.4 動態(tài)熒光成像技術在腫瘤受體定量方面應用現狀 |
| 1.5 本文論文內容 |
| 第二章 契倫科夫熒光內窺鏡的系統(tǒng)性能優(yōu)化 |
| 2.1 契倫科夫熒光及其內窺成像技術 |
| 2.2 契倫科夫熒光內窺鏡的系統(tǒng)性能優(yōu)化 |
| 2.2.1 轉接裝置 |
| 2.2.2 光纖傳像束探頭視場角 |
| 2.2.3 光纖傳像束單絲直徑 |
| 2.2.4 光纖傳像束光纖材質 |
| 2.2.5 光纖探頭與放射源距離 |
| 2.2.6 空間分辨率測試 |
| 2.2.7 系統(tǒng)檢測靈敏度測試 |
| 2.2.8 閃爍晶體優(yōu)化方案 |
| 2.3 實驗結果與分析 |
| 2.3.1 轉接轉置 |
| 2.3.2 光纖傳像束探頭視場角 |
| 2.3.3 光纖傳像束單絲直徑 |
| 2.3.4 光纖傳像束光纖材質 |
| 2.3.5 光纖探頭與放射源距離 |
| 2.3.6 空間分辨率測試 |
| 2.3.7 系統(tǒng)檢測靈敏度測試 |
| 2.3.8 閃爍晶體優(yōu)化方案 |
| 2.4 本章小結 |
| 第三章 基于動態(tài)內窺契倫科夫熒光成像的腫瘤受體定量方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 動態(tài)內窺契倫科夫熒光成像序列圖像處理 |
| 3.2.1 內窺圖像畸變矯正 |
| 3.2.2 高能射線噪聲去除 |
| 3.2.3 核素衰變校正 |
| 3.2.4 ROI圈取方法 |
| 3.3 求解基于動態(tài)內窺契倫科夫成像技術的腫瘤受體定量數學模型 |
| 3.3.1 兩組織可逆房室模型及其求解的數學模型 |
| 3.3.2 兩組織不可逆房室模型及其求解的數學模型 |
| 3.3.3 一組織房室模型及其求解的數學模型 |
| 3.4 算法有效性驗證 |
| 3.5 本章小結 |
| 第四章 基于動態(tài)內窺契倫科夫熒光成像的腫瘤受體定量軟件平臺 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 軟件平臺開發(fā)工具 |
| 4.2.1 圖形用戶界面開發(fā)工具:Qt5 |
| 4.2.2 程序開發(fā)工具:Microsoft Visual Studio |
| 4.2.3 圖形圖像處理類庫:Visualization Toolkit |
| 4.2.4 開源計算機視覺庫Open CV |
| 4.2.5 矩陣實驗室:MATLAB |
| 4.3 軟件平臺的功能模塊設計 |
| 4.3.1 光學圖像處理模塊 |
| 4.3.2 房室模型計算模塊 |
| 4.4 軟件平臺的功能測試 |
| 4.5 本章小結 |
| 第五章 總結與展望 |
| 5.1 總結 |
| 5.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 作者簡介 |
（9）基于多生理信息的情緒識別平臺建立（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究目的及意義 |
| 1.3 國內外研究進展 |
| 1.3.1 國外研究進展 |
| 1.3.2 國內研究進展 |
| 1.4 文章工作與結構安排 |
| 第2章 生理信息情緒識別基礎 |
| 2.1 情緒的定義及分類 |
| 2.2 相關生理信息簡介 |
| 2.2.1 心電信號 |
| 2.2.2 皮電信號 |
| 2.2.3 呼吸信號 |
| 2.3 數據來源 |
| 2.4 小結 |
| 第3章 情緒識別方法研究 |
| 3.1 情緒識別概述 |
| 3.2 混沌特征參數選擇 |
| 3.2.1 復雜度 |
| 3.2.2 盒子維 |
| 3.2.3 信息熵 |
| 3.2.4 近似熵 |
| 3.3 特征參數提取 |
| 3.4 分類算法選擇 |
| 3.4.1 常見的分類算法 |
| 3.4.2 C4.5決策樹算法 |
| 3.5 基于C4.5決策樹算法的情緒識別 |
| 3.5.1 Weka中的C4.5算法實現 |
| 3.5.2 構建Weka實例集 |
| 3.5.3 基于Weka的情緒識別 |
| 3.5.4 識別結果分析 |
| 3.6 小結 |
| 第4章 情緒識別平臺的設計與功能實現 |
| 4.1 平臺設計背景 |
| 4.2 平臺設計目標與功能需求 |
| 4.2.1 平臺設計目標 |
| 4.2.2 平臺功能需求及結構 |
| 4.3 平臺開發(fā)工具 |
| 4.3.1 Visual Studio2017 |
| 4.3.2C#編程語言 |
| 4.3.3 SQL Server2014 |
| 4.4 用戶管理模塊 |
| 4.5 志愿者管理模塊 |
| 4.6 情緒識別模塊實現 |
| 4.6.1 數據加載與特征提取功能實現 |
| 4.6.2 情緒分類功能實現 |
| 4.7 數據中心模塊 |
| 4.8 小結 |
| 第5章 情緒識別平臺測試 |
| 5.1 測試數據獲取 |
| 5.1.1 情緒誘發(fā) |
| 5.1.2 多生理信息數據采集 |
| 5.2 平臺測試 |
| 5.3 小結 |
| 第6章 總結與展望 |
| 6.1 總結 |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 作者簡介 |
| 攻讀碩士學位期間研究成果 |
（10）空間結構健康監(jiān)測系統(tǒng)研究與可視化實現（論文提綱范文）
| 摘要 ABSTRACT 第1章 緒論 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 空間結構健康監(jiān)測系統(tǒng)的研究意義及現狀 |
| 1.2.1 空間結構健康監(jiān)測系統(tǒng)的研究意義 |
| 1.2.2 空間結構健康監(jiān)測系統(tǒng)的研究現狀 |
| 1.3 課題的提出 |
| 1.4 本文研究的主要內容 第2章 基本理論與關鍵技術 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空間結構健康監(jiān)測系統(tǒng)簡介 |
| 2.3 基于粒子群智能算法的傳感器優(yōu)化布置 |
| 2.3.1 粒子群算法的基本原理 |
| 2.3.2 適應度函數的選取 |
| 2.4 可視化實現關鍵技術分析 |
| 2.4.1 VBA二次開發(fā)工具 |
| 2.4.2 VBA與MATLAB混合編程技術 |
| 2.4.3 Windows API在VBA編程中的應用 |
| 2.5 本章小結 第3章 空間結構健康監(jiān)測系統(tǒng)主體設計 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系統(tǒng)界面設計與開發(fā) |
| 3.2.1 菜單設計 |
| 3.2.2 界面開發(fā)的主要步驟 |
| 3.2.3 系統(tǒng)幫助文件 |
| 3.3 結構模型顯示模塊 |
| 3.4 傳感器優(yōu)化布置模塊 |
| 3.4.1 傳感器優(yōu)化布置界面 |
| 3.4.2 智能算法界面 |
| 3.4.3 結果輸出界面 |
| 3.5 健康監(jiān)測信息模塊 |
| 3.6 本章小結 第4章 傳感器優(yōu)化布置子系統(tǒng)可視化算例 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 空間網殼結構模型 |
| 4.2.1 工程概況 |
| 4.2.2 應變傳感器優(yōu)化布置及其可視化 |
| 4.2.3 加速度傳感器優(yōu)化布置及其可視化 |
| 4.3 空間網架結構模型 |
| 4.3.1 工程概況 |
| 4.3.2 應變傳感器優(yōu)化布置及其可視化 |
| 4.3.3 加速度傳感器優(yōu)化布置及其可視化 |
| 4.4 結果分析 第5章 體育館健康監(jiān)測系統(tǒng)可視化實現 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 體育館健康監(jiān)測系統(tǒng)中模型可視化 |
| 5.2.1 體育館工程概況 |
| 5.2.2 體育館有限元模型 |
| 5.2.3 體育館結構模型顯示 |
| 5.3 體育館健康監(jiān)測系統(tǒng)中傳感器優(yōu)化布置研究 |
| 5.3.1 體育館結構健康監(jiān)測系統(tǒng)中應變傳感器的布置 |
| 5.3.2 體育館結構健康監(jiān)測系統(tǒng)中加速度傳感器布置 |
| 5.4 體育館健康監(jiān)測信息可視化 |
| 5.4.1 體育館結構健康監(jiān)測信息模塊傳感器設置 |
| 5.4.2 體育館結構健康監(jiān)測信息模塊監(jiān)測數據 |
| 5.4.3 體育館結構健康監(jiān)測信息模塊圖形可視化 |
| 5.4.4 結果分析 |
| 5.5 結論 第6章 結論與展望 |
| 6.1 結論 |
| 6.2 展望 參考文獻 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文及科研工作 致謝 |
四、Microsoft C與MASM混合編程的研究（論文參考文獻）
- [1]長輸油氣管線缺陷識別軟件系統(tǒng)設計與實現[J]. 萬莉,舒順強,萬勇,楊勇,劉超,戴永壽. 軟件工程, 2022(02)
- [2]基于C#與Python混合編程的鉆井溢漏風險智能識別平臺[J]. 孫偉峰,李威樺,王健,李宜君,張德志,戴永壽. 實驗技術與管理, 2021(11)
- [3]基于Simulink與C混合編程的插補算法可視化仿真技術研究[J]. 嚴相,王堂輝,伍相宇,王晨光,劉秀峰. 機械設計與研究, 2021(05)
- [4]基于Simulink與C混合編程的插補算法的可視化仿真技術[J]. 嚴相,王堂輝,伍相宇,王晨光,劉秀峰. 機械設計與研究, 2021(02)
- [5]城市供水管網抗震可靠性分析方法及系統(tǒng)開發(fā)研究[D]. 龍立. 西安建筑科技大學, 2021
- [6]基于混合編程的四旋翼無人機控制器輔助軟件設計[D]. 方勛. 電子科技大學, 2020(01)
- [7]汽車少片變截面鋼板彈簧參數設計CAD及特性仿真軟件開發(fā)[D]. 梁宇通. 山東理工大學, 2020(02)
- [8]內窺契倫科夫熒光成像系統(tǒng)及其動態(tài)定量軟件研發(fā)[D]. 曹鴻昊. 西安電子科技大學, 2020(05)
- [9]基于多生理信息的情緒識別平臺建立[D]. 范如俊. 長春大學, 2020(01)
- [10]空間結構健康監(jiān)測系統(tǒng)研究與可視化實現[D]. 熊泉祥. 青島理工大學, 2018(05)