基于数据驱动和机理分析的高炉布料决策系统研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 料面检测方法 | 第12页 |
| 1.2.2 专家经验模型 | 第12-13页 |
| 1.2.3 离散单元模型 | 第13-14页 |
| 1.2.4 数据驱动模型 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容和结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 高炉布料过程机理分析和模拟仿真 | 第17-33页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 料面轮廓模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 炉料堆积规律 | 第18-19页 |
| 2.2.2 轮廓函数的应用 | 第19-20页 |
| 2.3 高斯函数参数计算方法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 顶点位置确定 | 第21-23页 |
| 2.3.2 其他参数求解 | 第23-24页 |
| 2.4 DEM仿真在高炉上的应用 | 第24-29页 |
| 2.4.1 DEM原理方程 | 第25-26页 |
| 2.4.2 DEM在高炉布料上的应用 | 第26-27页 |
| 2.4.3 DEM模拟布料过程 | 第27-29页 |
| 2.5 改进炉料堆积模型 | 第29-32页 |
| 2.5.1 基于三角函数的料面模型 | 第29-30页 |
| 2.5.2 实验结果 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于支持向量机的高炉顶部参数预测建模 | 第33-53页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 布料过程机理分析 | 第33-37页 |
| 3.2.1 布料的调控手段 | 第33-35页 |
| 3.2.2 布料档位 | 第35-37页 |
| 3.3 基于数据的相关性分析 | 第37-43页 |
| 3.3.1 相关性分析方法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 相关性分析实验及结果 | 第39-43页 |
| 3.4 基于支持向量机的数据驱动模型 | 第43-49页 |
| 3.4.1 支持向量机原理 | 第43-46页 |
| 3.4.2 核函数 | 第46-47页 |
| 3.4.3 支持向量回归 | 第47-49页 |
| 3.5 数据驱动仿真 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于改进邻近传播聚类的炉况分类 | 第53-62页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 输入量参数选择 | 第53-54页 |
| 4.3 炉况聚类分析 | 第54-59页 |
| 4.3.1 聚类中心点选择 | 第54-56页 |
| 4.3.2 聚类算法 | 第56-57页 |
| 4.3.3 算法实现 | 第57-59页 |
| 4.4 基于聚类算法的多模型控制系统 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于C | 第62-71页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 系统概述 | 第62-66页 |
| 5.2.1 系统网络架构 | 第63页 |
| 5.2.2 程序设计 | 第63-65页 |
| 5.2.3 软硬件要求 | 第65-66页 |
| 5.3 系统功能说明 | 第66-70页 |
| 5.3.1 高炉综合参数界面 | 第66-67页 |
| 5.3.2 高炉布料决策系统 | 第67-68页 |
| 5.3.3 炉顶温度场预测系统 | 第68-69页 |
| 5.3.4 煤气流预测系统 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
