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PSO-GA-Elman及CFD在MBR模拟仿真中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 膜生物反应器第9-11页
        1.1.1 膜生物反应器的优缺点第9-10页
        1.1.2 膜生物反应器的分类第10-11页
    1.2 膜生物反应器的研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11-13页
        1.2.2 国内研究现状第13页
    1.3 本文研究所具备的条件第13-14页
    1.4 研究目的和意义第14-15页
    1.5 本文结构安排第15-17页
第二章 MBR膜污染因素探究第17-29页
    2.1 膜的作用第17-18页
    2.2 膜污染分类第18-19页
    2.3 膜污染机理研究第19-22页
        2.3.1 膜过滤方式第19-20页
        2.3.2 浓差极化现象第20-22页
    2.4 膜污染形成过程第22-23页
    2.5 膜污染的影响因素与控制第23-25页
    2.6 膜清洗方法第25-26页
    2.7 膜污染研究现状第26-27页
    2.8 本章小结第27-29页
第三章 粒子群算法与遗传算法第29-37页
    3.1 粒子群优化算法相关介绍第29-32页
        3.1.1 粒子群算法原理第29-30页
        3.1.2 粒子群算法流程第30页
        3.1.3 粒子群算法的参数选择第30-32页
        3.1.4 粒子群算法的特点第32页
    3.2 遗传优化算法相关介绍第32-34页
        3.2.1 遗传方法原理第32页
        3.2.2 遗传算法的基本流程第32-33页
        3.2.3 遗传算法的参数选择第33-34页
        3.2.4 遗传算法的特点第34页
    3.3 粒子群算法和遗传算法的异同第34-35页
    3.4 本章小节第35-37页
第四章 基于人工神经网络的膜通量预测模型第37-57页
    4.1 人工神经网络第37-40页
    4.2 递归神经网络第40-42页
    4.3 膜通量预测模型相关介绍第42-56页
        4.3.1 数据预处理第42-45页
        4.3.2 PSO-Elman膜通量预测模型第45-49页
        4.3.3 PSO-GA-Elman膜通量预测模型第49-53页
        4.3.4 PSO-RNN膜通量预测模型第53-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 基于CFD的MBR模拟仿真模型第57-69页
    5.1 计算流体力学的研究及介绍第57-60页
        5.1.1 CFD软件的构成第57-58页
        5.1.2 CFD中常用计算方程第58-59页
        5.1.3 CFD中的常用算法第59页
        5.1.4 CFD的多相流模型第59-60页
    5.2 CFD求解力学问题的过程第60-61页
    5.3 网格的相关基本概念第61-62页
    5.4 边界条件第62页
    5.5 MBR模拟仿真模型介绍第62-68页
        5.5.1 模型结构介绍第62-63页
        5.5.2 仿真模型建立步骤第63-65页
        5.5.3 仿真模型计算结果分析第65-68页
    5.6 本章小结第68-69页
第六章 结论与展望第69-71页
参考文献第71-75页
发表论文和参加科研情况第75-77页
致谢第77页

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