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分形理论在高炉渣球磨工艺中的应用

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第13-20页
    1.1 课题研究背景及意义第13页
    1.2 分形理论在矿石破碎中的应用第13-15页
        1.2.1 分形理论基础第13-14页
        1.2.2 分形理论在粒度表征中的应用第14页
        1.2.3 分形维数与破碎工艺参数的关系研究第14-15页
        1.2.4 团聚与分形维数第15页
    1.3 粉体的表征及其评价第15-16页
        1.3.1 对颗粒群的表征第15-16页
        1.3.2 对单颗粒的表征第16页
    1.4 实验设计及数据分析概述第16-18页
        1.4.1 实验设计方法概述第16-17页
        1.4.2 粒度分布函数回归分析方法概述第17-18页
        1.4.3 神经网络在预测中的应用第18页
    1.5 课题来源及主要研究内容第18-20页
第2章 高炉渣球磨破碎实验及测量第20-32页
    2.1 高炉渣及破碎实验设备第20-22页
    2.2 高炉渣破碎实验第22-25页
        2.2.1 高炉渣破碎实验影响因素分析第22-23页
        2.2.2 正交实验设计第23-24页
        2.2.3 二次回归正交组合设计第24-25页
        2.2.4 破碎实验步骤第25页
    2.3 高炉渣粒度测量第25-29页
        2.3.1 高炉渣粒度测量设备第25-26页
        2.3.2 粒度测量实验第26-29页
    2.4 高炉渣图像信息提取及处理第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 分形维数关系的实验验证第32-42页
    3.1 高炉渣体、面、线分形维数测量第32-37页
        3.1.1 Rosin-Rammler粒度分布函数拟合第32-36页
        3.1.2 体分形维数测量第36页
        3.1.3 面分形维数测量第36页
        3.1.4 线分形维数测量第36-37页
    3.2 高炉渣体、面、线分形维数测量结果第37-38页
    3.3 分形维数关系的实验验证第38-40页
        3.3.1 体和面分形维数关系实验验证第38-39页
        3.3.2 面和线分形维数关系实验验证第39页
        3.3.3 线和体分形维数关系实验验证第39-40页
        3.3.4 体、面和线分形维数关系实验验证第40页
    3.4 本章小结第40-42页
第4章 球磨工艺参数与高炉渣分形维数关系第42-54页
    4.1 球磨工艺正交实验分析第42-44页
    4.2 球磨工艺参数与分形维数二次回归正交组合设计第44-47页
    4.3 高炉渣粒度特征参数与分形维数之间的关系第47-49页
    4.4 团聚与分形维数第49-53页
        4.4.1 团聚对体分形维数的影响第49-50页
        4.4.2 团聚对面和线分形维数的影响第50-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 神经网络在分形维数预测中的应用第54-63页
    5.1 BP神经网络模型第54-56页
        5.1.1 节点输出模型第54-55页
        5.1.2 传递函数模型第55页
        5.1.3 误差计算模型第55-56页
        5.1.4 学习算法模型第56页
    5.2 预测体分形维数的BP神经网络设计第56-58页
        5.2.1 输入层输出层设计第57页
        5.2.2 隐含层设计第57-58页
        5.2.3 样本的选择及设计第58页
    5.3 体分形维数预测时神经网络参数选择第58-60页
        5.3.1 确定隐含层节点数目第58-59页
        5.3.2 确定传递函数第59页
        5.3.3 确定训练函数第59页
        5.3.4 确定学习函数步长第59-60页
    5.4 神经网络预测体分形维数第60-62页
    5.5 本章小结第62-63页
结论第63-65页
展望第65-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果第70-71页
致谢第71-72页

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