一、THE STRUCTURE SENSITIVITY ANALYSIS FOR TRIANGULAR SYSTEMS（论文文献综述）
郑冬[1]（2021）在《基于集料形貌特性的多孔沥青混合料空隙演变机理研究》文中研究说明丰富的空隙结构是多孔沥青混合料实现排水、降噪等功能特性的关键所在。然而从实际使用情况来看,这类空隙结构容易被地表径流中的悬浮颗粒所堵塞或出现轮载碾压变形,进而产生不同程度上的空间形态衰变,最终造成多孔沥青混合料功能特性不断退化甚至完全丧失。因此,研究多孔沥青混合料空隙结构演变行为机理,对透水路面结构设计和功能特性保持具有重要意义。然而,现有研究大多侧重于空隙结构特征与混合料性能之间下行关系链的挖掘,忽略了对空隙结构特征到粗集料形貌这一上溯关系链的探究。实际上,粗集料颗粒作为构成混合料空隙边界的主要介质,其形貌特性直接影响到空隙结构的细观特征分布及其空间形态衰变行为。基于此,本文以粗集料形貌特性为切入点,采用离散元仿真、宏观试验模拟、细观结构解析等多种技术手段,构建了从粗集料形貌到空隙结构特征再到混合料性能最后回到粗集料形貌的多层次闭合研究体系,对多孔沥青混合料空隙结构演变机理进行了深入研究。首先,基于工业CT扫描、图像处理及可视化重构技术,形成了一种粗集料颗粒形貌特性三维图像分析方法,实现了对粗集料颗粒三维形貌特性采集、提取和几何重构的一体化处理。在此基础上,统计分析了粗集料颗粒三维形貌特性的分布状况以及彼此间的相关性,并结合几何重构数据,建立了粗集料颗粒离散单元模型数据库,为后续仿真研究提供了基础支撑。其次,为了从粗集料形貌角度阐明轮载碾压作用下多孔沥青混合料抵抗空隙衰变的强度机理,采用真实集料模型数据库和虚拟扫描成像技术,构建了多孔沥青混合料粗集料骨架结构三维离散元仿真研究方法,可以有效解决传统试验方法难以组合设计集料形貌的问题,并实现仿真模型从固相向气相（空隙）结构的精准转换。研究成果验证了粗集料骨架结构三维离散元仿真研究方法的有效性;明确了骨架结构空隙特征（空隙率、等效孔径和分形维数）沿纵向和径向的分布规律;并结合GA-BP神经网络算法,量化了不同粗集料形貌特性对骨架结构空隙特征和力学强度的影响机制。然后,针对颗粒堵塞作用下多孔沥青混合料空隙结构演变机理进行了多尺度研究。在宏观尺度上,设计了空隙结构短期快速堵塞试验和长期循环堵塞试验,揭示了多孔沥青混合料空隙短期快速堵塞过程的四阶段特征,并基于Mistcherlich生长模型建立了长期循环堵塞过程中多孔沥青混合料空隙堵塞指数与堵塞循环次数的指数函数关系。此外,采用空隙结构抗颗粒堵塞性能多因素多水平正交试验,明析了不同粗集料综合形貌对多孔沥青混合料空隙结构抗颗粒堵塞性能影响的显着程度。在细观尺度上,利用数字图像处理技术,揭示了多孔沥青混合料连通空隙率、断面等效孔径以及孔道迂曲度等细观特性的纵向分布规律,确定了不同空隙细观特性参数的关联性。同时,结合空隙结构堵塞试验,分析了堵塞进程中多孔沥青混合料空隙截面积和截面堵塞指数的演变行为特征,并沿纵向确定了多孔沥青混合料的四个空隙堵塞特征区域;通过抗颗粒堵塞性能影响因素的参数化研究,建立了多孔沥青混合料抗颗粒堵塞性能与连通空隙率、平均断面等效孔径和孔道迂曲度的一次函数关系。最后,通过离散元仿真研究,构建了考虑集料形貌特性的多孔沥青混合料空隙结构细观特性分析模型。在此基础上,以空隙结构细观特性为纽带,量化了集料形貌特性、空隙细观特性和混合料性能（骨架强度和抗颗粒堵塞性能）的交互作用关系;以骨架强度和抗颗粒堵塞性能为导向,探索了粗集料形貌特性取值界限问题,给出了相应集料形貌特性的推荐取值范围。研究成果量化了多孔沥青混合料集料形貌特性、空隙结构特征及混合料抵抗空隙衰变能力的关联机制,同时也为集料形貌特性优化设计及其多孔混合料长期服役性能强化提供了理论依据。未来,可结合工程现场数据进一步建立室内研究条件与真实交通环境的对应关系,以促进多孔沥青路面养护工作的精准施策。
王琴[2]（2021）在《基于模糊贝叶斯网络的装配式建筑质量风险管理研究》文中指出与传统建筑相较而言,装配式建筑具有现场施工便利、效率高等特征,这使得装配式建筑在我国迅速发展起来,有关政府部门也陆续出台了各种激励政策助推装配式建筑的发展。然而,由于建造模式的转型升级,相关标准及制度不完善、缺乏有经验的专业技术人员等,导致工程项目在建设过程中或多或少的存在着质量安全隐患,使得工程质量无法得到全面保障。此外,装配式建筑的质量风险不易进行量化,各风险因素间也存在着相互影响的关系,这对装配式建筑质量安全管理的深入研究造成了一定的困难,相关研究有待补充和完善。因此,为有效控制装配式建筑的质量风险,提升装配式建筑的质量安全管理水平,本文提出了基于模糊贝叶斯网络的装配式建筑质量风险评价模型,通过模型的强大推理分析能力来探究出对质量安全具有重要影响的风险因素,以及各个风险因素之间的关联性,从而得出有针对性的质量风险控制对策。本文主要研究内容及研究工作如下:首先,识别并分析了装配式建筑的质量风险因素。通过对装配式建筑质量风险管理的国内外相关文献进行归纳研究,初步筛选了装配式建筑的质量风险影响因素;采用问卷调查法对风险因素指标进行了修正,建立了装配式建筑质量风险因素指标体系。采用解释结构模型方法对装配式建筑设计阶段、生产运输阶段及现场装配施工阶段的质量风险因素进行了层级划分及因果关系分析研究,确定了造成各阶段质量风险的最根本因素和最直接因素,并为后文模糊贝叶斯网络模型的建立奠定了基础。其次,构建了装配式建筑质量风险评价模糊贝叶斯网络模型。在确定各节点变量值域的基础上,引入模糊数学等理论方法确定了贝叶斯网络的节点参数,将前文建立的解释结构模型图转换为贝叶斯网络的拓扑结构,进而运用Ge NIe数据分析软件构建了装配式建筑各阶段质量风险评价模糊贝叶斯网络模型;通过模型的诊断推理分析、敏感性分析和最大致因链分析得出了各分析维度下的装配式建筑质量安全管理中较为关键的风险因素。结果表明这三项分析识别出的关键和敏感因素基本保持一致,其中较为关键和敏感的因素主要有:缺少相关的技能和经验、设备问题、沟通协调不到位和缺乏质量管理信息系统等,并依据此结果有针对性地提出了质量风险的控制对策。最后,以北京某装配式建筑安置房项目为例,对该项目现场装配施工阶段的质量风险进行了分析。根据分析结果,将项目的相关数据信息输入该阶段对应的模糊贝叶斯网络模型进行推理应用,明确了此项目降低质量风险应重点控制的风险因素,从而有效减少质量安全事故的发生。上述研究成果将模糊理论与贝叶斯网络理论相结合的方法引入装配式建筑质量风险的管理研究,丰富了现有质量风险管理的研究成果,建立了一个涵盖面更广的装配式建筑质量风险因素指标体系,构建了基于解释结构模型的装配式建筑设计阶段质量风险因素、生产运输阶段质量风险因素、现场装配阶段质量风险因素的层次结构图,为后文贝叶斯网络拓扑结构建立提供了新的途径,并构建了装配式建筑质量风险评价模糊贝叶斯网络模型,通过多维度的推理分析结果提出了有针对性的质量风险控制对策,为提升装配式建筑质量安全管理水平提供了更为有效的科学管理方法。
王柯[3]（2021）在《面向故障诊断的三角模糊数决策方法研究》文中研究表明随着智能制造工业领域的飞速发展,设备发生故障的现象无法避免,同时也带来了巨大的经济损失,因此对工业设备故障进行快速而准确的判断具有重大意义。由于工业设备多数故障信息具有模糊性且故障源的判断易受多种因素的影响,而具有灵活转换特点的三角模糊数可对故障信息进行准确描述,它相应的决策方法也可对故障诊断问题进行全面分析,故面向故障诊断的三角模糊数决策方法是一个值得探索的研究方向,且具有较强的应用性。本文主要以玻璃纤维制造业中的无捻粗纱织造设备和汽轮机的故障诊断为研究背景,将故障信息描述为三角模糊数的形式,重点研究了相关模糊多准则决策方法及在故障诊断领域中的应用。本文的主要研究工作如下:（1）针对现有模糊多准则故障诊断方法中专家权重和准则权重直接根据先验知识给出的问题,本文提出基于三角区间模糊数的VIKOR方法计算专家权重和准则权重,并应用至玻璃纤维制造设备的故障诊断中。该方法首先将设备故障信息表述为更精确的三角区间模糊数形式,然后采用相似度和变异系数法相结合的方式计算专家权重,通过基于散度矩阵的离差最大化法计算准则权重,最后结合VIKOR方法得到最佳故障诊断源。实验结果表明,对比于其他方法,本文所提方法的区分度更高,故障方案集结果更为直观。（2）针对传统模糊多准则决策过程中各准则间的相互作用及隶属度和非隶属度的相互关系被忽略的问题,本文提出基于Pythagorean三角模糊数的决策方法并将其应用至汽轮机的故障诊断中。该方法在隶属度和非隶属度应用更为广泛的Pythagorean模糊集环境下,提出了兼顾各准则间相互作用的Pythagorean三角模糊几何交互Bonferroni均值算子,且基于该算子给出了汽轮机故障诊断方法的具体步骤。实验结果表明,该方法在检测汽轮机故障模式时正确率高达96%,并通过敏感性分析和对比实验证明了所提方法的鲁棒性和可行性。（3）针对众多模糊多准则决策过程因仅考虑单一测度导致决策结果准确性较低的问题,本文提出改进的基于Pythagorean三角模糊数综合测度故障诊断方法。改进的方法在获取正负理想解后,通过计算聚合值和理想解间的距离测度,并结合得分函数值给出了综合测度的度量值,最终根据综合测度值的大小确定设备故障模式。将改进的方法同样应用在汽轮机的故障诊断中,实验结果表明,改进的方法考虑的影响因素更为全面,正确率提高至98.67%。
李扬[4]（2021）在《基于多属性模糊决策的多能互补系统综合评价研究》文中指出能源互联网作为能源领域的变革之路,使得多能互补系统成为当今世界的研究热点之一。多能互补系统主要通过多种不同能源之间的互补利用,从而实现系统协调优化、减少经济投资、提高综合利用效率、降低污染物排放量,最终实现能源系统的可靠、经济、环保运行。目前,我国多能互补系统正处于发展阶段。多能互补系统形式复杂且种类繁多,缺乏相关较为完善的系统评判标准,在一定程度上影响了能源互联网的创新变革与发展。本文主要基于多属性指标体系与模糊决策,研究了多能互补系统的综合评价,以解决不同类型的多能互补系统方案之间的排序择优问题,可为多能互补系统优化评价提供参考。本文首先分别从供电、产热、制冷、供气及储能五个方面介绍了多能互补系统的多种常见技术形式,并从经济、能源、环境和社会四个层面分析了多能互补系统的效益。其次,基于经济、能源、环境、可靠四个方面建立包含4项一级指标与13项二级指标的多属性混合指标体系,根据指标属性对其进行量化及标准化处理,消除指标间的量级差异。提出利用各指标值与正负理想点的相对偏好关系处理模糊反熵权法,并通过线性加权将序关系分析法与模糊反熵权法相结合,避免指标权重过于主观化或客观化。之后,基于改进欧氏距离理论,对模糊灰色关联分析法与模糊逼近理想点排序法（Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,F-TOPSIS）进行去模糊化,提出一种改进模糊灰色TOPSIS优化决策模型,并利用该决策模型对多能互补系统进行综合评价。基于混合指标体系与全模糊指标体系验证了改进模糊灰色TOPSIS优化决策模型的可靠性,分析表明该模型可增加方案间的区分度。以陕西省某机场扩建工程多能互补系统为例,通过改进模糊灰色TOPSIS优化决策模型进行综合评价与单一评价。综合评价结果表明地源热泵、风冷热泵、冰蓄冷耦合天然气冷热电三联供的多能互补系统在综合评价方面最优;但根据单一评价结果,不同类型的多能互补系统方案在各个层面具有自身优势。分别从主观权重、客观权重及组合权重进行综合评价,研究结果表明改进模糊灰色TOPSIS决策法在一定程度上消除了主观因素与客观因素带来的影响。最后,通过指标权重值对综合评价结果进行敏感性分析,结果表明指标权重值的变化对方案综合评价值影响较小,也即该决策模型在指标权重方面的鲁棒性较好。此外,能源价格波动会影响系统经济性,以投资回收期作为指标,通过能源价格的敏感性分析,发现购气价与售电价在正负相关因素中对经济指标影响最大。
杨学博[5]（2021）在《激光雷达波形模拟模型与定量化研究》文中指出激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）是对地观测领域的前沿技术之一,凭借其直接、快速、精准获取三维空间信息的优势,已在林业、测绘、电力、数字城市等领域显示出巨大的应用潜力。为更好地利用LiDAR技术,需要深入探索地物辐射、空间结构、LiDAR遥感平台观测间的物理联系,提高LiDAR遥感定量化应用水平。LiDAR信号模拟模型能够模拟激光脉冲与地表场景间相互作用过程,已成为解决LiDAR定量遥感领域诸多关键问题（如传感器设计、地表参数定量反演等）的有效手段。就目前的LiDAR系统而言,全波形LiDAR对激光返回信号进行固定间隔连续采样,获取的数据能够反映光斑内地物完整的垂直结构信息,离散点云、光子计数LiDAR数据均可视为全波形数据进一步采样的结果。基于上述背景,本文开展了LiDAR波形模拟模型与定量化研究:创建了LiDAR波形模拟模型;利用该模型开展了多因素对LiDAR森林回波的敏感性分析,提出了基于波形模拟模型的传感器参数设计与验证方法,提出了系列地表参数定量反演物理模型等。主要工作和结论如下:（1）创建了DART-Lux LiDAR波形模拟模型。针对已有LiDAR波形模拟模型未定量表达LiDAR传感器工作原理且在模拟大区域复杂场景信号时效率低等问题,本文所提DART-Lux模型建立了模仿真实传感器的激光光源模型和接收器模型,并利用三角面片、浑浊体素或二者组合来构建三维地表场景,将计算机图形学领域先进算法（双向路径追踪算法、多重重要性采样策略、直接光源采样策略、几何体实例化技术）引入到LiDAR遥感三维辐射传输建模领域,实现LiDAR波形信号精确模拟。经与已有模型对比验证,结果表明DART-Lux模型精度高（R2=1,rRMSE=0.21%）、效率高（耗时减少一半以上）且占用内存小（内存占用减小百倍）;与实际波形验证结果也表明DART-Lux模拟精度较高（R2=0.88,RMSE=0.0016）,能够满足不同地表覆盖下波形信号模拟的需求。（2）建立了LiDAR森林冠层散射组分表达模型,探索激光在森林冠层的散射机制。将DART-Lux LiDAR波形模拟模型与叶片反射率模型PROSPECT、森林生长模型TASS相耦合,建立了LiDAR森林冠层散射组分表达模型并开展多因素对LiDAR森林回波的敏感性分析,进而探索激光在森林冠层中的散射机制。结果表明,激光在林冠中的多次散射会增大回波强度;不同时延下接收的森林冠层散射组分与地物垂直分布有关;激光在冠层中发生的多次散射受激光波段、森林结构参数、叶片生化参数、地形坡度等因素影响。（3）提出了全波形LiDAR传感器参数设计与验证方法,包括大光斑LiDAR光斑尺寸设计方法和星载LiDAR光斑水平定位精度评估方法。其中,光斑设计方法将林业和地形应用需求进行量化表达作为LiDAR波形模拟模型的约束条件,最终得出面向林业应用的光斑直径应为10.6 m～25.0 m,面向地形应用的光斑直径应小于32.3 m;光斑水平定位精度评估方法通过波形模拟模型将真实LiDAR波形与三维地表场景进行匹配,最匹配的光斑位置被认为是真实光斑位置,以此评估光斑水平定位精度,分析表明该方法仅适用于城市等具有明显高度特征的区域,在城市区域该方法测得激光卫星ICESat/GLAS光斑水平定位精度为8.19 m。（4）提出了系列地表参数定量反演模型。在地形应用中,提出基于星载LiDAR的地形坡度估算模型,该模型考虑了光斑形状、朝向、大小、地形坡向等因素,相比未考虑这些因素的坡度估算模型,精度提高约15%。在植被应用中,提出联合LiDAR全波形和中分辨率遥感影像的森林叶面积指数反演模型,该模型校正了光斑内的冠间聚集效应,反演精度为RMSE=0.39,R2=0.83。在建筑物应用中,提出联合星载全波形和高分辨率遥感影像的多级建筑物高度提取方法,实现了亚光斑尺度多目标空间三维信息精确提取,经验证该方法提取精度达到R2=0.97,r RMSE=13.2%。
吕小艳[6]（2021）在《基于哨兵2数据与植被指数的烟草叶绿素含量估算》文中研究表明烟草作为我国重要的经济作物之一,科学化、精细化的管理对于提高烟草质量至关重要,烟草的长势与品质监管主要依据烟草生化参数。叶绿素作为烟草的主要生化参数之一,与光合作用密切相关。为此本文以安徽省宣城市宣州区烟草为研究对象,近地而高光谱、哨兵2（Sentinel-2）卫星影像及烟草叶绿素含量为基础数据,建立烟草叶绿素含量估算模型,实现了区域尺度上烟草不同生育期叶绿素含量估算,主要研究内容与结论如下:（1）利用辐射传输模型PROSAIL5B模拟了不同叶绿素含量的冠层反射率光谱,依据反射率光谱的对叶绿素含量的光谱特性,构建了归一化三角植被指数（BTVI）、比值植被指数（NTVI）、短近差值植植被指数（NVI）、复合植被指数（REVI）,并分析了 BTVI、NTVI、NVI、REVI与叶绿素含量的相关性,得到BTVI、NTVI、NVI、REVI与叶绿素含量的相关系数（R）分别为-0.9636、-0.9203、0.9249、0.9919,均达到了 0.001极显着相关水平,可用于叶绿素含量的估算。（2）首先利用袋外数据重要性分析-弹性网（Out Of Bag Elastic Net,OOBEN）、袋外数据重要性-主成分分析（Out Of Bag Principal Component Analysis,OOBPCA）方法进行敏感因子优选,然后基于随机森林（random forest,RF）算法以OOBEN、OOBPCA方法优选的敏感因子构建了烟草叶绿素含量估算模型OOBENRF、OOBPCARF,模型验证集的 R2 分别为 0.7316、0.5190,RMSE 分别为 1.3369、1.7897,OOBENRF 较 OOBPCARF模型的R2增加了 40.96%,RMSE减少了 25.30%,OOBENRF模型精度高于OOBPCARF,表明OOBEN方法优选的敏感因子为烟草叶绿素含量估算的适宜因子。为了进一步分析新建植被指数估算烟草叶绿素含量的性能,以OOBENI为敏感因子（OOBEN优选的敏感因子去除新建植被指数REVI、BTVI、NVI）,构建烟草叶绿素含量估算模型OOBENRF1,结果表明:OOBENRF 较 OOBENRF1模型 R2增加了 23.52%,RMSE 减少了18.86%,新建指数REVI、BTVI、NVI的融入,提高了烟草叶绿素含量估算的精度。（3）基于Sentinel-2影像,利用适宜因子建立了旺长期（2019年05月）、成熟期（2019年07月）、旺长期（2020年05月）及三期数据三期数据（2019年05月、2019年07月、2020年05月）的烟草叶绿素含量估算模型M1、M2、M3、M4,模型R2分别为0.8013、0.7126、0.8067、0.8338,表明该方法用于估算叶绿素含量是可行的。在M1、M2、M3模型中,M1、M3模型精度均大于M2,说明旺长期（2019年05月、2020年05月）所建模型的精度均高于成熟期（2019年07月）,导致这种情况的原因可能是在烟草成熟期烟叶逐渐变黄,叶绿素的光谱特征有所削弱。基于构建的M1、M2、M3模型,利用Sentinel-2影像绘制了不同生育期烟草叶绿素含量空间分布图,并与实际烟草生育期烟草叶绿素含量变化进行分析,得出估算的叶绿素含量与烟草实际生育过程中的叶绿素含量基本相符。
李如梅[7]（2021）在《基于观测数据的臭氧来源解析研究》文中进行了进一步梳理环境空气中臭氧（O3）为挥发性有机物（Volatile Organic Compound,VOCs）与氮氧化物（NOx）等前体物在光照条件下产生的二次污染物,现己成为制约环境空气质量改善的重要指标,受到了国内外学者广泛关注。O3污染是由光化学反应生成与区域输送共同作用的结果,持续性的O3污染暴露将对人体健康与生态环境将产生不利影响,而探明其来源对于O3污染防控决策具有重要意义。复杂空气质量模型可同时对O3生成与区域贡献来源进行分析,但其采用的排放清单数据对解析结果的时效性与准确性具有一定局限。随着O3及其前体物监测系统的逐步完善,以观测数据为基础的O3来源解析方法因其相对较真实反映源排放对O3生成的贡献而被推荐。本文选用基于观测数据的0维大气框架模式（Framework for 0-D Atmospheric Modeling,FOAM）,将其与正定矩阵因子分解模型（Positive Matrix Factorization,PMF）耦合,建立基于观测数据的O3来源解析方法（F0AM-PMF-F0AM法）,并以长治市O3及其前体物观测数据为例对该方法进行应用,定量评估了地面O3污染来源,为开展O3来源解析提供了新的思路。主要研究结论如下:1、通过外场观测,分析了 O3及其前体物浓度特征,并为定量分析O3污染来源方法准备了基础数据。长治市日最大臭氧8小时体积分数范围为162～261 ppbv,日间O3小时平均体积分数为95 ppbv,表现出明显O3污染。O3污染期间,日间（06:00～20:00）平均温度为30℃,平均相对湿度为47%,VOCs、CO、NO、NO2等前体物的平均体积分数分别为20.34ppbv、1 ppmv、3ppbv、16ppbv,考虑VOCs在源-受体传输过程中发生的化学损耗,反算出VOCs的初始平均体积分数为 30.68 ppbv。2、基于观测数据的FOAM模式可真实模拟环境O3的生成过程,其模拟与实际观测的O3体积分数具有显着相关性（相关系数大于0.96）。通过该模式模拟VOCs与NOx体积分数变化引起的O3净生成变化率,分析得出长治市O3生成主要受VOCs控制。3、基于观测数据将FOAM模式耦合PMF受体模型的O3来源解析方法,即首先基于观测数据分析O3生成的敏感性因子并对该因子进行来源解析,再模拟各源的O3净生成率,进而定量解析各排放源对O3生成的贡献。采用PMF模型首先对长治市O3生成敏感因子—VOCs来源进行分析,直接采用观测与反算的VOCs进行来源分析均得出:燃煤源与机动车排放源为长治市环境VOCs最重要的来源,其对环境VOCs的相对贡献率分别为31.41%与25.71%、27.61%与28.98%。直接采用观测数据进行VOCs来源分析时因未考虑化学损耗可能使得具有较强反应活性的源贡献率相对初始化源解析结果下降,如机动车排放源（-1.37%）、溶剂使用源（-2.23%）与工艺过程源（-5.72%）。而LPG/NG使用源与燃煤源排放VOCs因活性相对较弱,可能通过区域输送方式影响市区环境VOCs。4、长治市市区O3变化主要是由于光化学生成与区域输出或扩散共同作用的结果。市区西北部与中东部区域O3光化学生成对长治市本地O3体积分数贡献显着,同时这些区域又为长治市O3输出的重点影响区域,本地O3输出可能导致其周边区域（包括山西晋中、河北南部、河南东北部等区域）环境O3升高。在长治市O3污染期间,应用F0AM-PMF-F0AM方法对环境O3来源解析得出:工艺过程源、机动车排放源、燃煤源、LPG/NG使用源、溶剂使用源对O3生成的相对贡献分别为29.14%、26.68%、23.82%、11.33%、9.04%。工艺过程源、机动车排放源与燃煤源为长治市O3生成的主要贡献源。应用FOAM模式模拟以O3削减为目标的VOCs与NOx减排比例,表明当长治市环境NOx体积分数减排率低于80%时,有效降低O3体积分数的VOCs/NOx削减比例至少需达到1.1。短期内减少VOCs排放,尤其机动车源VOCs排放,可有效减少长治市O3生成,而VOCs与NOx等前体物协同控制,且多源并控,重点减排NOx可能是减少长治市O3污染的长期策略。5、FOAM模式以观测数据为基础可较真实模拟实际大气环境中的O3生成过程,采用该模式建立的基于观测数据的O3来源解析方法不仅可以真实反映O3光化学生成的主要来源,更具有重要的科学意义与推广应用价值,将为基于观测数据进行O3污染来源与成因分析提供新方法与思路。
刘孟玥[8]（2021）在《钢铁行业烧结烟气处理工艺生命周期多目标集成评价研究》文中研究指明随着工业化和城市化的快速推进,钢铁需求量迅速增长。作为全球最大的钢铁生产国,2020年中国钢铁产量占世界钢铁总产量的56.5%。作为经济支柱型产业,钢铁行业在快速发展的同时也给生态环境带来了沉重负担。2017年,我国钢铁行业二氧化硫、氮氧化物和颗粒物排放量分别为106万吨、172万吨、281万吨,分别约占全国排放总量的7%、10%和20%。钢铁工业主要污染物排放量已超过电力工业,成为工业部门中最大的污染物排放源。烧结工序作为钢铁生产的重要环节,烟气排放量大、污染物种类多、浓度高、成分复杂,是烟气治理的难点和重点。2019年4月,中国出台钢铁行业超低排放政策,规定烧结机机头烟气排放的颗粒物、二氧化硫、氮氧化物排放浓度限值分别为10、35、50mg/m3。自此,我国钢铁行业烧结烟气超低排放改造正式拉开序幕,这不仅是打赢蓝天保卫战的重要措施,也是中国钢铁行业高质量发展、绿色发展的主要推力。在此背景下,中国钢铁行业在大气污染物治理方面面临新的挑战。如何通过环境效益佳、经济成本低、技术性能好的污染物处理技术达到超低排放标准,成为钢铁行业亟需解决的现实问题。本文选取了三种典型烧结烟气超低排放处理技术作为研究对象（S1技术:臭氧氧化工艺+半干法脱硫工艺+半干法脱硝工艺+袋式除尘工艺;S2技术:湿法脱硫工艺+湿式静电除尘工艺+SCR脱硝工艺+冷凝消白;S3技术:半干法脱硫工艺+袋式除尘工艺+SCR脱硝工艺）,构建了一种生命周期多目标决策模型,对三种工艺在环境影响、经济成本、技术性能三个维度进行集成评价研究。环境维度选取ReCiPe2008模型中的18种中间点环境影响类型作为量化指标;经济维度以投资改造成本和运行操作成本两项指标作为衡量标准;技术维度选取技术成熟度、环境风险、安全风险、废弃物综合利用潜力、系统运维难度作为量化指标。本文以生产1吨烧结矿为功能单位、选择“摇篮到大门”的系统边界,通过生命周期评价（LCA）对三种技术进行了环境影响评估。根据标准化结果,每功能单位下S1、S2和S3技术分别产生了 0.1822、0.1298和0.1170的总环境影响。运用生命周期成本分析（LCC）对三种技术的经济成本进行评估,每功能单位下S1、S2和S3技术的总成本分别为11.622元、10.353元和10.435元。采用优劣解距离法（TOPSIS）结合三角模糊层次分析法（TFAHP）评估了三种工艺技术性能。S1、S2和S3技术的最优解相对接近度分别为0.5710、0.4219和0.4248。运用TOPSIS法对三种工艺在环境、经济、技术维度的表现进行了集成评价。当决策者无决策偏好,赋予三项指标相同的权重时,三种技术的相对接近度分别为0.4142、0.5572及0.5822。因此,S3技术是最佳选择,其次是S2技术,最后是S1技术。当环境、经济、技术三项指标的权重发生变化时,S3技术依然是最优方案的首选,在所有的权重组合中,S3技术成为最优方案的概率占48%。在对三种技术分别进行环境经济影响关键流程和关键因素识别、敏感性分析后,明确了每种技术的优化顺序和优化方案。一是优化我国电力结构。在“碳达峰”和“碳中和”目标驱动下,构建以新能源为主的新型电力结构将成为我国能源领域的巨大革命,不仅可以减少碳排放,也从根源上降低了污染物排放。二是针对其他关键因素的优化,包括使用催化剂以减少对臭氧的需求量、在亚硫酸钠吸收剂中加入抗氧化抑制剂、提高钙基吸收剂对NOx的吸收效率、在半干法脱硫过程中用电石渣替代石灰等。三是在技术层面,提出利用钢铁生产过程烧结余热、余气或余压等进行发电,采用高能效设备并改善设备运行以降低电力消费影响的优化措施。本研究对整个钢铁行业未来超低排放技术的选择具有参考价值,可为政府将来超低排放改造的决策部署提供技术支撑和理论指导。
李勇[9]（2020）在《中国空气污染相关疾病负担的动态评估及其减排响应》文中提出长期暴露于高浓度的空气污染给我国公众健康构成了严重威胁。基于此,国务院于2013年施行了《大气污染防治行动计划》（简称“大气十条”）,目标是大幅降低我国重点地区的PM2.5浓度。然而,“大气十条”相关的PM2.5污染防控带来的健康效益还没有得到很好地解释。此外,尽管我国PM2.5污染已明显改善,但空气污染问题(PM2.5和O3)依然突出,进一步降低污染物浓度及其健康风险是我国当前急需解决的问题之一。评估空气污染疾病负担的特异性差异,认识其来源贡献,探讨其对空气质量改善的响应,是解决这一问题的前提条件。为此,首先基于WRF-Chem空气质量模式和排放清单,对我国2008～2016年空气污染物浓度进行模拟,分析PM2.5和O3污染的时空变化特征;然后结合暴露-响应关系函数及统计生命价值法,量化不同人群、疾病和地区之间疾病负担的具体差异,同时利用分解法评估污染物浓度、基线死亡率、人口数、年龄结构、人均国内生产总值（GDP）等驱动因素对疾病负担的贡献,用以解释“大气十条”实施前后的变化;再利用WRF-Chem模式设计一组敏感性试验,定量评估工业、电力、民用、交通、农业、自然、生物质燃烧等污染源对我国空气污染物(PM2.5和O3)及其疾病负担贡献的时空变化规律;最后基于2030年的人口和基线死亡率预测值,利用污染物模拟数据和暴露-响应关系函数,探讨不同空气污染控制情景下未来的疾病负担特征。通过上述研究,取得一些有意义的结果:（1）研究期间,我国PM2.5和O3浓度呈现出明显的时空分布特征。PM2.5高值区主要分布在京津冀及周边、长三角、汾渭平原、四川盆地、长江中游城市群和西北沙漠地区;除沙漠地区外,上述地区的PM2.5年均浓度均下降了20μg/m3以上。O3高值区主要分布在青藏高原、西南、华中、华北和华南地区;东部地区O3日最大8小时平均第90百分位（O3-8h-90per）浓度整体呈上升趋势,其中京津冀、长三角和珠三角部分区域上升幅度达30μg/m3。2016年,全国分别有60.0%和33.7%的人生活在PM2.5和O3浓度超标的地区,较2008年分别下降了15%和上升了19%。（2）2016年,PM2.5和O3导致的过早死亡人数分别为125.1万和10.8万,共占总死亡人数的13.9%。不同疾病、人群和地区之间的疾病负担具有明显差异;中风和冠心病对PM2.5归因死亡的贡献较高,分别为46.6%和30.1%;75岁及以上老年人的归因死亡率（1103.0/10万人）远高于25～44岁年轻人（10.3/10万人）;京津冀、长三角和珠三角等空气污染严重和/或人口密集的地区疾病负担较高,而西北地区疾病负担较低。（3）空气污染导致的过早死亡在“大气十条”实施前后变化显着。受人口增长和老龄化的影响,即使PM2.5浓度和基线死亡率下降,PM2.5归因死亡在2008～2016年仍增加了4.3万（3.6%）,但在实施“大气十条”之后的2014～2016年却减少了17.6万（14.9%）;与PM2.5不同,“大气十条”引起的O3恶化加重了疾病负担（1.9万）,尽管基线死亡率下降可以抵消一部分O3归因死亡,但整个研究期间仍增加了1.4万（14.9%）。（4）不同排放源对污染物浓度及其疾病负担的贡献存在明显时空异质性。民用源是冬季PM2.5最重要的污染来源,在北方地区的相对贡献普遍高于50%,工业源则是其它季节PM2.5最重要的来源,对重污染地区的相对贡献为30～50%;除夏季工业源外,人为排放源对O3的贡献在京津冀和长三角部分地区为负值,即关闭排放源后O3浓度增加。工业源和民用源是造成我国疾病负担的最重要排放源,贡献率分别为35.0%和27.8%;各排放源在不同省份对疾病负担的贡献差异很大,工业源在上海和江苏的贡献率较高,民用源在黑龙江和吉林的贡献率较高,自然源则在新疆的贡献率最高。（5）在重污染地区减少PM2.5归因死亡将付出更大地努力。为使PM2.5归因死亡减半,PM2.5年均浓度超过70μg/m3的重污染地区,PM2.5浓度需要降低70%以上,而对于PM2.5年均浓度低于10μg/m3的清洁地区,PM2.5浓度仅需降低20%即可实现。（6）未来老龄化等因素对健康风险防控带来了巨大挑战。如果PM2.5年均浓度维持在2016年的水平,在老龄化等因素的驱动下,2030年PM2.5归因死亡将增加30.4万;即使2030年PM2.5年均浓度全面达标（35μg/m3）,归因死亡人数仍将在2016年的基础上增加7.5%;而进一步将PM2.5年均浓度降至WHO空气质量准则值（10μg/m3）,可达到大幅降低（-65.4%）归因死亡的作用。综上所述,尽管“大气十条”实施对PM2.5污染及其疾病负担带来了实质性好处,但对O3污染及其疾病负担带来了负面影响,需要重视PM2.5和O3污染的协同控制;此外,考虑到PM2.5浓度与过早死亡之间的非线性响应关系以及未来人口的变化趋势,需要制定比《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）更严格的标准,以及采取更为严厉的措施减少民用、工业等重要污染源的排放,才能更好地保障居民的健康和财富利益,尤其是心脑血管疾病患者等敏感人群以及疾病负担较高的地区。
雍文谦[10]（2020）在《独库公路“飞驰四季”自驾车营地商业计划书》文中研究指明随着我国GDP和国民可支配收入水平不断提高,民众传统的参团出游方式正在逐渐向自驾游模式转变,自驾车房车营地项目发展空间巨大,是一个新兴的投资热点。贯穿新疆天山山脉的独库公路,由于其独特的地理环境和自然风光,已经成为享誉全国的网红自驾游圣地。乌鲁木齐HD旅游信息咨询服务有限责任公司创始人与其他意向投资者对独库公路全线及沿线情况实地考察后,从相关职能机构搜集了相关数据资料作研究讨论,拟与乌鲁木齐CQ房地产有限公司、乌鲁木齐ZY旅游有限公司和其他风险投资者自筹5000万共同组建成立新的项目公司,规划建设运营独库公路“飞驰四季”自驾车营地项目。投资方认为,在独库公路中段的巴音布鲁克景区附近投资建设自驾车营地,可以依托5A级景区资源、并同时覆盖四条常规自驾游环线,打造一个能创造盈利且具有品牌文化的自驾车房车营地项目,市场前景十分广阔。本商业计划书首先介绍了项目的背景和意义,对自驾车营地的概念和特点进行了概括整理,提出投资热点;接着介绍公司的情况和项目的简介;通过PEST模型、波特五力模型和SWOT模型对项目的环境进行分析,确定项目优势远大于劣势;之后介绍项目的定位实施和组织架构,包括项目的设计、选址、进度计划和组织架构及人力资源发展等;通过市场定位和细分,制定了项目4P营销战略;然后进行财务分析,并通过计算投资回收期、净现值、投资回报率和敏感性分析确定项目的可行性;最后对项目面临的风险作出详细评估并提出应对措施。项目整体投资金额5000万,预计年经营收入1559.28万元,年经营净收入1169.46万元,经营利润率34.57%,经营净利润率25.93%,投资利润率31.19%,静态回收期5.26年,项目前7年的净现值（NPV）为1537.06万元,前7年的内部收益率（IRR）为18.4%,动态回收期为4.93年,项目的盈利能力较好,面临的风险不大并可控。该项目符合国家大力发展自驾车营地政策,本商业计划书可以为企业的投资提供科学的决策依据,并创造企业盈利;为自驾游参与者提供深度旅游体验,同时能提升新疆旅游业知名度,拉动当地旅游关联产业发展。是一个值得投资的创业项目。
二、THE STRUCTURE SENSITIVITY ANALYSIS FOR TRIANGULAR SYSTEMS（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、THE STRUCTURE SENSITIVITY ANALYSIS FOR TRIANGULAR SYSTEMS（论文提纲范文）
（1）基于集料形貌特性的多孔沥青混合料空隙演变机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多孔沥青混合料功能特性和空隙结构研究 |
| 1.2.2 粗集料形貌特性表征和评价方法研究 |
| 1.2.3 沥青混合料细观离散元数值建模研究 |
| 1.2.4 多孔沥青混合料空隙结构演变行为研究 |
| 1.2.5 研究现状分析 |
| 1.3 主要研究内容及技术方案 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 拟采取的技术路线及实施方案 |
| 第二章 粗集料颗粒三维形貌特性量化表征及数值化技术 |
| 2.1 基于工业CT扫描的粗集料颗粒三维形貌特性表征方法研究 |
| 2.1.1 粗集料颗粒CT扫描图像采集 |
| 2.1.2 粗集料颗粒数字图像处理技术 |
| 2.1.3 粗集料颗粒三维几何重构技术 |
| 2.1.4 粗集料颗粒三维形貌特性量化表征 |
| 2.1.5 方法有效性验证 |
| 2.2 粗集料颗粒三维形貌特性分析 |
| 2.2.1 集料颗粒针片状指数 |
| 2.2.2 集料颗粒三维球形度 |
| 2.2.3 集料颗粒三维纹理指数 |
| 2.2.4 集料颗粒三维棱角度 |
| 2.2.5 不同形貌特性参数相关性分析 |
| 2.3 基于三维信息的粗集料颗粒数值化建模研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多孔沥青混合料粗集料骨架结构特征研究 |
| 3.1 粗集料骨架结构 |
| 3.1.1 级配组成设计 |
| 3.1.2 空隙分布 |
| 3.1.3 骨架强度 |
| 3.2 基于真实集料模型数据库的粗集料骨架结构仿真研究 |
| 3.2.1 PFC3D基本原理 |
| 3.2.2 骨架结构离散元模型生成 |
| 3.2.3 基于虚拟扫描成像技术的三维空隙分离及特征提取 |
| 3.2.4 虚拟单轴贯入强度试验平台搭建 |
| 3.2.5 仿真研究有效性验证 |
| 3.3 基于GA-BP神经网络的敏感性分析方法 |
| 3.3.1 模型优化设计 |
| 3.3.2 模型精度验证 |
| 3.4 粗集料骨架结构特征分析 |
| 3.4.1 骨架结构空隙分布特征 |
| 3.4.2 集料形貌特性对骨架结构空隙特性的影响 |
| 3.4.3 集料形貌特性对骨架结构承载比的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多孔沥青混合料空隙结构演变行为研究 |
| 4.1 多孔沥青混合料空隙结构宏观演变行为试验研究 |
| 4.1.1 材料及试样制备 |
| 4.1.2 空隙堵塞试验装置 |
| 4.1.3 空隙结构短期快速堵塞试验 |
| 4.1.4 空隙结构长期循环堵塞试验 |
| 4.1.5 粗集料综合形貌作用下空隙结构抗颗粒堵塞性能敏感性分析 |
| 4.2 基于图像处理的多孔沥青混合料空隙细观特性研究 |
| 4.2.1 数字图像采集及处理 |
| 4.2.2 空隙结构细观特性提取及分析方法 |
| 4.3 多孔沥青混合料连通空隙结构纵向分布特征 |
| 4.3.1 断面等效孔径分布 |
| 4.3.2 连通空隙率分布 |
| 4.3.3 孔道迂曲度分布 |
| 4.3.4 空隙结构细观特性相关性分析 |
| 4.4 多孔沥青混合料空隙结构演变行为分析 |
| 4.4.1 空隙结构宏观演变过程 |
| 4.4.2 空隙结构细观特性演变行为 |
| 4.4.3 粗集料综合形貌对空隙结构抗颗粒堵塞性能的影响 |
| 4.4.4 空隙结构细观特性与混合料抗颗粒堵塞性能的相关性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 空隙结构演变机理导向的粗集料形貌特性优化设计 |
| 5.1 基于集料形貌特性的混合料空隙细观特性仿真研究 |
| 5.1.1 离散元虚拟试件生成 |
| 5.1.2 离散单元细观接触模型 |
| 5.1.3 基于纳米压痕的细观接触参数确定 |
| 5.1.4 考虑集料形貌的空隙细观特性分析模型 |
| 5.2 考虑空隙结构抗轮碾变形能力的粗集料颗粒形貌特性优选 |
| 5.2.1 多孔沥青混合料空隙结构抗轮碾变形能力表征 |
| 5.2.2 空隙结构抗轮碾变形能力导向的粗集料形貌特性优选 |
| 5.3 考虑空隙结构抗颗粒堵塞性能的粗集料颗粒形貌特性优选 |
| 5.3.1 空隙结构细观特性及有效集料形貌特性参数确定 |
| 5.3.2 多孔沥青混合料空隙结构抗颗粒堵塞性能表征 |
| 5.3.3 空隙结构抗颗粒堵塞性能导向的集料形貌特性优选 |
| 5.4 粗集料形貌特性优选的实现与应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 进一步研究设想 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（2）基于模糊贝叶斯网络的装配式建筑质量风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 装配式建筑相关研究现状 |
| 1.2.2 装配式建筑质量风险管理研究现状 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本文创新点 |
| 第二章 相关理论研究 |
| 2.1 质量风险管理研究 |
| 2.1.1 质量风险内涵 |
| 2.1.2 质量风险管理 |
| 2.2 解释结构模型理论研究 |
| 2.2.1 解释结构模型理论 |
| 2.2.2 解释结构模型的应用 |
| 2.3 模糊集理论研究 |
| 2.3.1 模糊集理论 |
| 2.3.2 模糊集理论的应用 |
| 2.4 贝叶斯网络理论研究 |
| 2.4.1 贝叶斯网络理论 |
| 2.4.2 贝叶斯网络的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 装配式建筑质量风险因素指标构建及分析 |
| 3.1 装配式建筑特征分析 |
| 3.2 装配式建筑质量风险因素识别及分析 |
| 3.2.1 质量风险因素指标识别 |
| 3.2.2 质量风险因素指标的修正及指标体系构建 |
| 3.3 基于解释结构模型的装配式建筑质量风险因素分析 |
| 3.3.1 设计阶段质量风险因素的解释结构模型建立 |
| 3.3.2 生产运输阶段质量风险因素的解释结构模型建立 |
| 3.3.3 现场装配施工阶段质量风险因素的解释结构模型建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 装配式建筑质量风险评价模糊贝叶斯网络模型构建 |
| 4.1 质量风险模糊贝叶斯网络节点变量值域确定 |
| 4.2 基于模糊集理论的质量风险贝叶斯网络参数确定 |
| 4.2.1 根节点的先验概率参数确定 |
| 4.2.2 非根节点的条件概率参数确定 |
| 4.3 装配式建筑质量风险评价模糊贝叶斯网络模型 |
| 4.4 质量风险模糊贝叶斯网络推理分析 |
| 4.4.1 诊断推理分析 |
| 4.4.2 敏感性分析 |
| 4.4.3 最大致因链分析 |
| 4.5 装配式建筑质量风险的控制对策 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实例应用 |
| 5.1 项目概况 |
| 5.2 项目现场装配施工阶段质量风险分析 |
| 5.3 基于模糊贝叶斯网络的现场装配施工阶段质量风险分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）面向故障诊断的三角模糊数决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 故障诊断研究现状 |
| 1.3.2 基于三角模糊数的多准则决策方法研究现状 |
| 1.3.3 三角模糊数决策方法在故障诊断中的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 故障诊断理论概述 |
| 2.1.1 故障诊断理论 |
| 2.1.2 基本诊断方法 |
| 2.1.3 性能评价指标 |
| 2.2 三角模糊数决策方法概述 |
| 2.2.1 模糊多准则决策 |
| 2.2.2 三角模糊数介绍 |
| 2.2.3 相关模糊决策方法 |
| 2.2.4 三角模糊数决策方法问题研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于三角区间模糊数的VIKOR方法及在故障诊断中的应用 |
| 3.1 相关介绍 |
| 3.1.1 三角区间模糊数基本概念 |
| 3.1.2 三角区间模糊数运算规则 |
| 3.1.3 VIKOR方法 |
| 3.1.4 二元联系数 |
| 3.2 基于三角区间模糊数的VIKOR决策方法 |
| 3.3 仿真实验 |
| 3.3.1 实验内容 |
| 3.3.2 实验结果 |
| 3.3.3 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于Pythagorean三角模糊数的故障诊断方法研究 |
| 4.1 相关介绍 |
| 4.1.1 Pythagorean模糊集 |
| 4.1.2 Pythagorean三角模糊数 |
| 4.1.3 几何Bonferroni均值算子 |
| 4.2 Pythagorean三角模糊交互几何Bonferroni均值算子 |
| 4.3 基于Pythagorean三角模糊数的故障诊断方法 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 实验内容 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.4.3 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 改进的Pythagorean三角模糊数故障诊断方法研究 |
| 5.1 距离测度介绍 |
| 5.2 新型Pythagorean三角模糊数距离测度 |
| 5.2.1 距离测度定义 |
| 5.2.2 距离测度性质 |
| 5.3 改进的Pythagorean三角模糊数综合测度决策方法 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.4.1 实验结果 |
| 5.4.2 实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其它科研成果 |
（4）基于多属性模糊决策的多能互补系统综合评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 评价指标体系的相关研究 |
| 1.2.2 赋权方法的相关研究 |
| 1.2.3 决策评价方法的研究现状 |
| 1.3 所需关注问题 |
| 1.4 研究主要内容和框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 第2章 多能互补系统的构建与分析 |
| 2.1 资源情况 |
| 2.1.1 风资源分布及风电规模 |
| 2.1.2 光资源分布及光电规模 |
| 2.1.3 生物质发电规模 |
| 2.1.4 地热资源与空气热能 |
| 2.2 多能互补系统的技术形式 |
| 2.2.1 冷热电三联供技术与补能技术 |
| 2.2.2 风电与光电技术 |
| 2.2.3 热泵技术 |
| 2.2.4 电转气技术 |
| 2.3 效益分析 |
| 2.3.1 经济效益 |
| 2.3.2 能源效益 |
| 2.3.3 环境效益 |
| 2.3.4 社会效益 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多能互补系统指标体系的构建 |
| 3.1 指标选取原则 |
| 3.1.1 目的性原则 |
| 3.1.2 独立性原则 |
| 3.1.3 重点性原则 |
| 3.1.4 可比性原则 |
| 3.1.5 可操作性原则 |
| 3.1.6 显着性原则 |
| 3.2 多属性混合指标体系的构建 |
| 3.2.1 经济型指标 |
| 3.2.2 能源型指标 |
| 3.2.3 环境型指标 |
| 3.2.4 可靠型指标 |
| 3.3 评价指标的处理分析 |
| 3.3.1 定性指标的三角模糊化 |
| 3.3.2 定量指标与定性指标的标准化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多能互补系统的评价模型 |
| 4.1 综合评价方法简介 |
| 4.2 赋权方法 |
| 4.2.1 序关系分析法 |
| 4.2.2 模糊反熵权法 |
| 4.2.3 线性组合赋权 |
| 4.3 模糊多层次决策方法 |
| 4.3.1 多层次决策 |
| 4.3.2 模糊性处理 |
| 4.4 方法验证案例 |
| 4.4.1 基于混合指标的决策方法对比 |
| 4.4.2 基于全模糊指标的决策方法对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 某机场扩建案例分析 |
| 5.1 案例信息及政策补贴 |
| 5.1.1 机场扩建案例信息 |
| 5.1.2 政策补贴 |
| 5.2 案例评价结果 |
| 5.2.1 指标组合赋权分析 |
| 5.2.2 综合决策与单一决策分析 |
| 5.3 敏感性分析 |
| 5.3.1 权重敏感性 |
| 5.3.2 能源价格敏感性 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 本课题的主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 致谢 |
（5）激光雷达波形模拟模型与定量化研究（论文提纲范文）
| 致谢1 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 激光雷达波形模拟模型 |
| 1.2.2 激光雷达波形定量化研究 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 DART-Lux LiDAR波形模拟模型 |
| 2.1 DART-Lux LiDAR模型背景 |
| 2.1.1 辐射传输方程 |
| 2.1.2 蒙特卡罗光线追踪算法 |
| 2.1.3 DART模型 |
| 2.2 DART-Lux LiDAR模型介绍 |
| 2.3 三维场景构建 |
| 2.3.1 三角面片 |
| 2.3.2 浑浊体元 |
| 2.3.3 几何体实例化技术 |
| 2.4 LiDAR传感器模拟 |
| 2.4.1 激光光源 |
| 2.4.2 接收器 |
| 2.5 LiDAR波形模拟 |
| 2.5.1 双向路径追踪算法 |
| 2.5.2 激光返回时间计算 |
| 2.5.3 激光返回功率计算 |
| 2.5.4 LiDAR波形模拟 |
| 2.5.5 太阳噪声模拟 |
| 2.6 模型精度验证 |
| 2.6.1 RAMI虚拟场景验证 |
| 2.6.2 实测数据验证 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于LiDAR模拟模型的森林回波散射机制研究 |
| 3.1 LiDAR森林场景回波模拟 |
| 3.1.1 叶片反射率模型PROSPECT |
| 3.1.2 森林生长模型TASS |
| 3.1.3 LiDAR波形模拟模型DART-Lux |
| 3.1.4 LiDAR森林回波模拟参数设置 |
| 3.1.5 模拟结果自验证 |
| 3.2 LiDAR森林回波散射组分表达模型 |
| 3.2.1 平坦地形下LiDAR森林回波散射组分表达模型 |
| 3.2.2 坡度地形下LiDAR森林回波散射组分表达模型 |
| 3.2.3 森林回波散射组分评估方法 |
| 3.2.4 森林回波散射组分评估结果 |
| 3.3 多因素对LiDAR冠层散射的影响 |
| 3.3.1 LiDAR系统参数对LiDAR冠层散射的影响 |
| 3.3.2 植被结构参数对LiDAR冠层散射的影响 |
| 3.3.3 植被生化参数对LiDAR冠层散射的影响 |
| 3.3.4 地形坡度对LiDAR冠层散射的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于LiDAR模拟模型的传感器参数设计与验证 |
| 4.1 面向林业调查和地形测绘应用的大光斑全波形LiDAR光斑设计 |
| 4.1.1 基于LiDAR模拟模型的LiDAR光斑设计方法 |
| 4.1.2 LiDAR光斑尺寸设计结果 |
| 4.1.3 多因素对LiDAR光斑尺寸设计的影响 |
| 4.2 星载全波形LiDAR光斑水平定位精度验证 |
| 4.2.1 研究区及数据概况 |
| 4.2.2 基于波形匹配的星载LiDAR水平定位精度验证方法 |
| 4.2.3 水平定位精度评估结果 |
| 4.2.4 水平定位精度敏感性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于LiDAR模拟模型的地表参数反演模型 |
| 5.1 基于星载全波形数据的地形坡度估算模型 |
| 5.1.1 研究区及数据概况 |
| 5.1.2 地形坡度估算模型 |
| 5.1.3 模型精度验证结果 |
| 5.1.4 多因素对地形坡度估算精度的敏感性分析 |
| 5.2 联合星载全波形和中分辨率影像的植被叶面积指数估算模型 |
| 5.2.1 研究区与数据概况 |
| 5.2.2 叶面积指数反演 |
| 5.2.3 模型精度评估 |
| 5.3 联合星载全波形和高分辨率影像的多级建筑物高度提取 |
| 5.3.1 研究区与数据概况 |
| 5.3.2 多级建筑物高度提取方法 |
| 5.3.3 精度评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要工作与结论 |
| 6.2 论文特色与创新 |
| 6.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 缩略词一览表 |
| 附录2 DART-Lux LiDAR波形模拟模型伪代码 |
| 附录3 DART-Lux LiDAR波形模拟模型符号说明 |
| 致谢2 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）基于哨兵2数据与植被指数的烟草叶绿素含量估算（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 利用遥感技术估算叶绿素含量的特征参数 |
| 1.2.2 利用遥感技术估算叶绿素含量的模型 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据获取与处理 |
| 2.2.1 地面高光谱数据获取与处理 |
| 2.2.2 烟草生化参数测定 |
| 2.2.3 哨兵2影像数据获取与处理 |
| 2.3 辐射传输模型与模型参数敏感性分析方法 |
| 2.3.1 PROSPECT辐射传输模型 |
| 2.3.2 PROSAIL辐射传输模型 |
| 2.3.3 辐射传输模型参数敏感性分析方法 |
| 2.4 敏感因子优选方法 |
| 2.4.1 袋外数据重要性分析 |
| 2.4.2 弹性网 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 辐射传输模型参数敏感性分析与植被指数构建 |
| 3.1 辐射传输模型参数敏感性分析 |
| 3.1.1 辐射传输模型敏感性分析方法 |
| 3.1.2 PROSPECT5B模型参数敏感性分析结果 |
| 3.1.3 PROSAIL5B模型参数敏感性分析结果 |
| 3.2 辐射传输模型参数确定 |
| 3.3 植被指数构建与可行性分析 |
| 3.3.1 植被指数的构建 |
| 3.3.2 构建的植被指数估算叶绿素含量的可行性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 估算烟草叶绿素含量的敏感因子优选与模型构建 |
| 4.1 植被指数集的构建 |
| 4.2 估算烟草叶绿素含量的敏感因子优选 |
| 4.2.1 基于袋外数据重要性的敏感因子优选 |
| 4.2.2 基于OOBEN、OOBPCA两层方法的敏感因子优选 |
| 4.3 烟草叶绿素含量估算模型的构建方法与精度评价指标 |
| 4.4 烟草叶绿素含量适宜因子的确定 |
| 4.5 基于哨兵2影像数据的烟草叶绿素含量估算 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）基于观测数据的臭氧来源解析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 臭氧污染现状及其危害 |
| 1.1.1 国外臭氧污染现状 |
| 1.1.2 国内臭氧污染现状 |
| 1.1.3 臭氧污染的危害 |
| 1.1.4 臭氧污染的影响因素 |
| 1.2 臭氧来源解析方法研究现状 |
| 1.2.1 臭氧来源定性分析方法 |
| 1.2.2 臭氧来源定量分析方法 |
| 1.3 立项依据与研究内容 |
| 1.3.1 立项依据与研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第2章 臭氧及前体物的观测数据分析 |
| 2.1 臭氧及其前体物观测 |
| 2.1.1 VOCs采样点及采样时间 |
| 2.1.2 VOCs样品及在线观测数据采集 |
| 2.1.3 VOCs样品分析 |
| 2.1.4 质量控制与质量保证 |
| 2.2 臭氧及其前体物观测数据分析 |
| 2.2.1 臭氧及其前体物总体特征分析 |
| 2.2.2 臭氧及其前体物化学特征分析 |
| 2.2.3 臭氧前体物初始浓度特征分析 |
| 2.2.4 不同污染级别下VOCs特征分析 |
| 2.2.5 气象条件对臭氧生成的影响 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 臭氧生成模拟及其敏感性分析 |
| 3.1 基于观测数据的模型的臭氧生成模拟方法 |
| 3.1.1 FOAM模型描述 |
| 3.1.2 基于观测数据的臭氧生成模拟方法 |
| 3.2 臭氧生成的模拟及验证 |
| 3.3 基于FOAM的臭氧收支分析 |
| 3.4 臭氧生成敏感性分析 |
| 3.4.1 指示剂法 |
| 3.4.2 相对增量反应活性系数法 |
| 3.4.3 臭氧净生成率等值线 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 臭氧前体物来源解析 |
| 4.1 臭氧前体物来源解析方法 |
| 4.2 臭氧前体物来源解析 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 基于观测的臭氧来源解析及其削减策略 |
| 5.1 基于观测数据的臭氧来源分析法 |
| 5.1.1 基于观测数据的臭氧区域来源分析法 |
| 5.1.2 基于观测数据的臭氧生成潜势法 |
| 5.1.3 基于观测数据的模型的臭氧来源解析法 |
| 5.2 臭氧区域输送路径及潜在源区分析 |
| 5.2.1 臭氧区域输入路径分析 |
| 5.2.2 臭氧区域输出路径分析 |
| 5.2.3 臭氧输送潜在源区分析 |
| 5.3 基于OFP的臭氧来源解析研究 |
| 5.4 基于FOAM的臭氧来源解析研究 |
| 5.4.1 VOCs源的臭氧生成率分析 |
| 5.4.2 基于FOAM的臭氧来源解析结果 |
| 5.4.3 基于OFP与FOAM的臭氧来源解析结果对比 |
| 5.4.4 不同污染天气级别下臭氧来源解析 |
| 5.4.5 不同输送气流影响下臭氧来源解析 |
| 5.5 基于臭氧削减的VOCs与NOx减排比例 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）钢铁行业烧结烟气处理工艺生命周期多目标集成评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生命周期评价研究 |
| 1.2.2 生命周期成本分析研究 |
| 1.2.3 多准则决策研究 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第二章 生命周期环境-经济-技术集成评价方法学研究 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 多目标决策模型构建 |
| 2.3 生命周期评价模型 |
| 2.3.1 生命周期评价步骤 |
| 2.3.2 环境影响评估模型 |
| 2.4 生命周期成本分析模型 |
| 2.5 TOPSIS+TFAHP决策模型 |
| 2.5.1 TOPSIS模型 |
| 2.5.2 TFAHP模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 烧结烟气超低排放多目标决策模型构建及评价结果 |
| 3.1 生命周期评价建模及评价结果 |
| 3.1.1 功能单位与系统边界 |
| 3.1.2 数据来源 |
| 3.1.3 清单构建 |
| 3.1.4 评价结果 |
| 3.1.4.1 环境影响特征化 |
| 3.1.4.2 环境影响标准化 |
| 3.2 生命周期成本分析建模及评价结果 |
| 3.2.1 成本分析建模 |
| 3.2.2 评价结果 |
| 3.3 技术维度建模及评价结果 |
| 3.3.1 技术维度建模 |
| 3.3.2 评价结果 |
| 3.4 多目标决策建模及评价结果 |
| 3.4.1 多目标决策建模 |
| 3.4.2 评价结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 结果解释及技术优化建议 |
| 4.1 环境影响结果解释 |
| 4.1.1 关键流程识别 |
| 4.1.2 关键因素识别 |
| 4.2 经济成本结果解释 |
| 4.2.1 关键流程识别 |
| 4.2.2 关键因素识别 |
| 4.3 敏感性分析 |
| 4.3.1 环境经济影响敏感性分析 |
| 4.3.1.1 关键流程敏感性分析 |
| 4.3.1.2 关键因素敏感性分析 |
| 4.3.2 多目标权重因子敏感性分析 |
| 4.4 优化建议 |
| 4.4.1 环境经济影响优化建议 |
| 4.4.1.1 电力结构优化 |
| 4.4.1.2 其他因素优化 |
| 4.4.2 技术工艺优化建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与课题情况 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）中国空气污染相关疾病负担的动态评估及其减排响应（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空气质量数值模拟 |
| 1.2.2 空气污染物的来源解析 |
| 1.2.3 空气污染的健康影响评估 |
| 1.2.4 空气污染的减排响应 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.1.1 空气质量监测数据 |
| 2.1.2 人口数据 |
| 2.1.3 基线死亡率数据 |
| 2.1.4 死亡人数 |
| 2.1.5 经济指标数据 |
| 2.2 WRF-Chem模式 |
| 2.2.1 模式简介 |
| 2.2.2 物理参数方案 |
| 2.2.3 化学参数方案 |
| 2.2.4 排放清单 |
| 2.2.5 模式设置和区域划分 |
| 2.3 健康影响评估 |
| 2.3.1 过早死亡计算 |
| 2.3.2 年龄标准化死亡率 |
| 2.4 健康经济损失评估 |
| 第三章 空气污染源及空气污染物时空分布特征 |
| 3.1 基于MEIC清单的人为排放特征 |
| 3.1.1 人为排放的年际变化规律 |
| 3.1.2 人为排放的年变化规律 |
| 3.1.3 人为排放的空间分布特征 |
| 3.2 基于数值模拟的空气污染特征 |
| 3.2.1 模拟验证与评价 |
| 3.2.2 PM_(2.5)污染特征 |
| 3.2.3 O_3污染特征 |
| 3.3 人群暴露水平 |
| 3.3.1 PM_(2.5)污染暴露人口 |
| 3.3.2 O_3污染暴露人口 |
| 3.4 不确定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 空气污染对健康及其经济影响的动态评估 |
| 4.1 潜在驱动因素的变化趋势 |
| 4.2 归因于PM_(2.5)污染的过早死亡 |
| 4.2.1 总体分析 |
| 4.2.2 疾病特异性分析 |
| 4.2.3 人群特异性分析 |
| 4.2.4 区域特异性分析 |
| 4.3 归因于O_3污染的过早死亡 |
| 4.3.1 总体分析 |
| 4.3.2 区域特异性分析 |
| 4.4 不同驱动因素对归因死亡的影响 |
| 4.4.1 归因死亡趋势贡献分析 |
| 4.4.2 不同驱动因素对PM_(2.5)归因死亡的影响 |
| 4.4.3 不同驱动因素对O_3归因死亡的影响 |
| 4.5 归因于空气污染的健康经济损失 |
| 4.5.1 总体分析 |
| 4.5.2 区域特异性分析 |
| 4.6 不确定分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 不同排放源对空气污染物浓度及其过早死亡的贡献 |
| 5.1 排放情景设置 |
| 5.2 不同排放源对我国污染物浓度的贡献 |
| 5.2.1 不同排放源对PM_(2.5)的贡献 |
| 5.2.2 不同排放源对O_3浓度的贡献 |
| 5.3 不同排放源对过早死亡的贡献 |
| 5.3.1 不同排放源对PM_(2.5)归因死亡的影响 |
| 5.3.2 不同排放源对O_3归因死亡的影响 |
| 5.3.3 不同排放源对归因死亡的贡献 |
| 5.4 污染控制建议 |
| 5.5 不确定性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 不同污染控制情景下的未来预测 |
| 6.1 未来情景设置 |
| 6.2 PM_(2.5)减少带来的潜在健康经济效益 |
| 6.2.1 按比例减排的健康经济效益 |
| 6.2.2 按目标浓度减排的健康经济效益 |
| 6.3 O_3减少带来的潜在健康经济效益 |
| 6.4 人口和基线死亡率的驱动 |
| 6.5 不确定性分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）独库公路“飞驰四季”自驾车营地商业计划书（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目的背景、研究问题和意义 |
| 1.1.1 项目的背景 |
| 1.1.2 研究的问题及选题的意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 相关理论综述及分析工具 |
| 1.2.2 项目效益评价 |
| 1.2.3 商业计划书编制 |
| 1.2.4 自驾游及自驾车营地 |
| 1.3 研究的目标内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究的目标和内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 商业计划总览 |
| 2.1 公司情况 |
| 2.2 项目简介 |
| 2.3 战略规划 |
| 2.3.1 项目的使命和目标 |
| 2.3.2 项目的发展规划 |
| 2.3.3 项目的市场规划 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 环境分析 |
| 3.1 自驾车营地宏观环境PEST分析 |
| 3.1.1 政策环境 |
| 3.1.2 经济环境 |
| 3.1.3 社会环境 |
| 3.1.4 技术环境 |
| 3.2 公司的资源能力 |
| 3.2.1 发展历史 |
| 3.2.2 公司资源 |
| 3.2.3 公司能力 |
| 3.2.4 优势劣势 |
| 3.3 我国自驾车营地的发展现状 |
| 3.3.1 国内自驾车营地发展现状 |
| 3.3.2 行业准入条件 |
| 3.4 行业环境分析 |
| 3.4.1 行业概述 |
| 3.4.2 新疆自驾车营地发展现状 |
| 3.5 行业竞争五力分析 |
| 3.6 行业关键成功要素 |
| 3.7 SWOT分析 |
| 3.7.1 优势 |
| 3.7.2 劣势 |
| 3.7.3 机遇 |
| 3.7.4 威胁 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 项目定位及实施 |
| 4.1 项目定位 |
| 4.1.1 服务对象 |
| 4.1.2 服务项目内容 |
| 4.1.3 竞争优势 |
| 4.1.4 构建优势的相关价值创造活动的组织 |
| 4.2 项目的设计实施 |
| 4.2.1 项目的选址 |
| 4.2.2 项目的规划和功能分区 |
| 4.2.3 项目建筑设计 |
| 4.2.4 项目的进度计划 |
| 4.3 公司组织架构及人力资源发展规划 |
| 4.3.1 公司组织架构 |
| 4.3.2 人员配置 |
| 4.3.3 人力资源发展规划 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 营销计划及营销战略 |
| 5.1 STP营销 |
| 5.1.1 市场细分 |
| 5.1.2 目标市场 |
| 5.1.3 市场定位 |
| 5.2 市场需求分析 |
| 5.3 营销策略 |
| 5.3.1 产品策略 |
| 5.3.2 价格策略 |
| 5.3.3 渠道策略 |
| 5.3.4 促销策略 |
| 5.3.5 其他策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 投融资计划及财务分析 |
| 6.1 投资预算 |
| 6.2 投融资计划及退出方式 |
| 6.2.1 项目融资计划 |
| 6.2.2 退出方式 |
| 6.3 项目经营预测 |
| 6.3.1 收入预测 |
| 6.3.2 支出预测 |
| 6.3.3 利润预测 |
| 6.3.4 现金流预测 |
| 6.4 项目效益评价 |
| 6.4.1 静态盈利能力分析 |
| 6.4.2 动态盈利能力分析 |
| 6.5 敏感性分析 |
| 6.5.1 单因素敏感性分析 |
| 6.5.2 多因素敏感性分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 项目风险管理及对策分析 |
| 7.1 政策风险及对策 |
| 7.1.1 项目面临的政策风险 |
| 7.1.2 风险对策 |
| 7.2 技术风险及对策 |
| 7.2.1 项目面临的技术风险 |
| 7.2.2 风险对策 |
| 7.3 经营风险及对策 |
| 7.3.1 项目面临的经营风险 |
| 7.3.2 风险对策 |
| 7.4 财务风险及对策 |
| 7.4.1 项目面临的财务风险 |
| 7.4.2 风险对策 |
| 7.5 自然风险及对策 |
| 7.5.1 项目面临的自然风险 |
| 7.5.2 风险对策 |
| 7.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 新疆独库公路中段自驾车房车营地项目调查问卷 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、THE STRUCTURE SENSITIVITY ANALYSIS FOR TRIANGULAR SYSTEMS（论文参考文献）
- [1]基于集料形貌特性的多孔沥青混合料空隙演变机理研究[D]. 郑冬. 东南大学, 2021(02)
- [2]基于模糊贝叶斯网络的装配式建筑质量风险管理研究[D]. 王琴. 北方工业大学, 2021(01)
- [3]面向故障诊断的三角模糊数决策方法研究[D]. 王柯. 齐鲁工业大学, 2021(09)
- [4]基于多属性模糊决策的多能互补系统综合评价研究[D]. 李扬. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [5]激光雷达波形模拟模型与定量化研究[D]. 杨学博. 中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院), 2021
- [6]基于哨兵2数据与植被指数的烟草叶绿素含量估算[D]. 吕小艳. 西安科技大学, 2021(02)
- [7]基于观测数据的臭氧来源解析研究[D]. 李如梅. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [8]钢铁行业烧结烟气处理工艺生命周期多目标集成评价研究[D]. 刘孟玥. 山东大学, 2021(09)
- [9]中国空气污染相关疾病负担的动态评估及其减排响应[D]. 李勇. 兰州大学, 2020(04)
- [10]独库公路“飞驰四季”自驾车营地商业计划书[D]. 雍文谦. 华南理工大学, 2020(02)