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转运系统曲线落煤管的分析与优化

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第11-12页
    1.2 转运系统介绍第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-17页
        1.3.1 国外研究现状第14-15页
        1.3.2 国内研究现状第15-17页
    1.4 课题来源及主要研究内容第17-18页
第2章 转运系统几何建模及数值模拟第18-39页
    2.1 曲线落煤系统结构初步设计第18-29页
        2.1.1 头部导流罩设计第19-21页
        2.1.2 三通分料器设计第21-23页
        2.1.3 曲线落煤管设计第23-29页
    2.2 曲线落煤系统数值模拟第29-35页
        2.2.1 接触模型建立第29-30页
        2.2.2 速度模型建立第30-33页
        2.2.3 网格划分第33-34页
        2.2.4 时间步长的计算第34-35页
    2.3 初始模型仿真结果第35-38页
    2.4 本章小结第38-39页
第3章 转运系统基本参数对煤流速度影响的DEM分析第39-57页
    3.1 煤颗粒大小对落煤管出口处煤流速度影响的DEM分析第39-41页
    3.2 送煤输送带速度对落煤管出口处煤流速度影响的DEM分析第41-44页
    3.3 曲线落煤管参数对落煤管出口处煤流速度影响的DEM分析第44-55页
        3.3.1 落煤管高度对落煤管出口处煤流速度影响的DEM分析第45-49页
        3.3.2 落煤管中心距对落煤管出口处煤流速度影响的DEM分析第49-52页
        3.3.3 落煤管出口角度对落煤管出口处煤流速度影响的DEM分析第52-55页
    3.4 本章小结第55-57页
第4章 落煤管结构参数正交试验与BP神经网络的设计第57-78页
    4.1 曲线落煤管正交试验设计第57-67页
        4.1.1 正交表的设计第57-61页
        4.1.2 试验指标极差分析第61-67页
    4.2 BP神经网络的建立第67-76页
        4.2.1 BP神经网络简介第67-69页
        4.2.2 BP神经网络对象的建立第69-70页
        4.2.3 隐含层数及隐含层节点数的选择第70页
        4.2.4 传递函数的选择第70-71页
        4.2.5 BP神经网络训练用数据库的构建第71-75页
        4.2.6 训练样本数据归一化第75-76页
    4.3 网络训练及测试结果分析第76-77页
    4.4 本章小结第77-78页
第5章 应用遗传算法优化工程中曲线落煤管的结构第78-85页
    5.1 遗传算法简介第78-79页
        5.1.1 遗传算法生物背景介绍第78-79页
        5.1.2 遗传算法原理与操作过程第79页
    5.2 遗传算法参数的选择第79-80页
    5.3 寻优结果及结果分析第80-84页
    5.4 本章小结第84-85页
第6章 曲线落煤管出口煤流速度的实验研究第85-94页
    6.1 实验设计第85-88页
        6.1.1 相似理论简介第85-86页
        6.1.2 根据相似理论设计实验参数第86-88页
        6.1.3 实验装置第88页
    6.2 实验步骤第88-90页
    6.3 实验结果第90-91页
    6.4 实验结果与仿真对比分析第91-93页
    6.5 本章小结第93-94页
结论第94-96页
参考文献第96-100页
攻读硕士学位期间承担的科研任务及主要成果第100-101页
致谢第101页

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