發(fā)布時間：2018-05-01 14:06

  本文選題：真空玻璃 + 真空度��； 參考：《海南大學》2017年碩士論文

【摘要】：作為新一代節(jié)能環(huán)保材料,真空玻璃由于具有比傳統玻璃更好的性能而被廣泛應用,具體體現在保溫、防結露水、防結霜、隔音等方面的優(yōu)良性能。真空度這一性能指標可用來表征真空玻璃的質量,當這一值越高時,表明其性能越好,反之性能越差。然而,多年以來對真空玻璃性能檢測的研究表明,其性能表征參數的實際測量很難。并且隨著時間積累,真空度這一指標也不斷衰減,因此使得服役中真空玻璃真空度的測量成為高難度課題。針對目前真空玻璃性能檢測的各種方式方法中,大都是采用的物理原理測量真空玻璃的相關參數,均未采用過基于智能算法建立各種可能因素與真空玻璃性能表征參數之間的智能模型,本文結合真空玻璃的傳熱過程,設計了面向真空度這一性能指標的智能檢測系統。該智能檢測系統主要包括無線溫度檢測、智能算法模型以及上位機管理軟件等三部分�；赟TM32F103微控制器、MLX90614紅外測溫模塊以及nRF24L01無線射頻模塊,本文建立了一套無線溫度檢測系統。利用該無線測溫系統測取實驗中的溫度數據,然后采用USB接口技術將獲取到的溫度數據傳輸到計算機端進行相關處理。設計實驗測取溫度,以恒定溫度加熱真空玻璃的一側(熱源側或熱板),在一段時間內分組測取真空玻璃另一側(非熱源側或冷板)的溫度數據以及各時段的室溫數據。然后以MATLAB軟件為平臺,采用BP神經網絡算法建立智能模型,以此來預測真空玻璃的真空度,預測結果較為理想。此外,以Visual Studio 2015為平臺,使用C#語言、.NET Framework設計了基于WPF的上位機管理軟件,選用SQL Server數據庫存儲數據,運用MATLAB的擴展功能MATLAB Builder for.NET將基于BP神經網絡算法建立的智能模型封裝打包成類的形式以便.NET上位機應用程序使用。
[Abstract]:As a new generation of energy saving and environmental protection materials, vacuum glass has been widely used because of its better performance than traditional glass. The vacuum degree can be used to characterize the quality of vacuum glass. The higher the vacuum degree is, the better the performance is and the worse the performance is. However, many years of research on the performance of vacuum glass shows that it is difficult to measure the properties of vacuum glass. With the accumulation of time, the index of vacuum degree is decaying, so it is difficult to measure the vacuum degree of vacuum glass in service. In view of the various methods of testing vacuum glass properties, most of them are based on the physical principles used to measure the relevant parameters of vacuum glass. The intelligent model between various possible factors and the performance parameters of vacuum glass has not been established based on intelligent algorithm. In this paper, an intelligent testing system for vacuum degree is designed based on the heat transfer process of vacuum glass. The intelligent detection system consists of three parts: wireless temperature detection, intelligent algorithm model and host computer management software. Based on STM32F103 microcontroller MLX90614 infrared temperature measurement module and nRF24L01 radio frequency module, a wireless temperature detection system is established in this paper. The temperature data in the experiment are obtained by using the wireless temperature measurement system, and then the temperature data obtained is transmitted to the computer for related processing by using USB interface technology. The temperature of one side of the vacuum glass (heat source side or hot plate) is heated at a constant temperature. The temperature data of the other side of the vacuum glass (non-heat source side or cold plate) and the room temperature data of each period of time are measured in groups within a period of time. Then the intelligent model is established by using BP neural network algorithm on the platform of MATLAB software to predict the vacuum degree of vacuum glass and the prediction result is ideal. In addition, based on Visual Studio 2015 and C # language. Net Framework, the upper computer management software based on WPF is designed. SQL Server database is used to store data. Using the extended function of MATLAB, MATLAB Builder for.NET, the intelligent model based on BP neural network algorithm is encapsulated and packaged into classes for the use of. Net PC applications.
【學位授予單位】：海南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TQ171.12;TP274

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本文編號：1829672