致谢 | 第3-5页 |
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
1 绪论 | 第24-34页 |
1.1 研究背景与意义 | 第24-30页 |
1.2 研究内容及方法 | 第30-34页 |
2 文献综述 | 第34-53页 |
2.1 气固流态化概述 | 第34-37页 |
2.2 流态化干法分选概述 | 第37-40页 |
2.3 流态化系统的复杂性 | 第40-43页 |
2.4 流态化非稳定性分析方法 | 第43-53页 |
3 试验研究系统及试验原料性质 | 第53-69页 |
3.1 实验室流化床系统 | 第53-54页 |
3.2 半工业流态化分选系统 | 第54-56页 |
3.3 试验方案 | 第56-58页 |
3.4 试验分析系统及软件 | 第58-61页 |
3.5 重介质颗粒性质 | 第61-62页 |
3.6 流化床中颗粒堆积特性 | 第62-64页 |
3.7 气固临界流化测定试验 | 第64-69页 |
4 浓相气固分选流态化系统颗粒运动统计分析 | 第69-90页 |
4.1 液固流化床中颗粒速度分布 | 第69-71页 |
4.2 浓相气固流化床中颗粒速度分布 | 第71-81页 |
4.3 浓相气固分选流态化系综分析 | 第81-83页 |
4.4 颗粒固体统计分析 | 第83-86页 |
4.5 颗粒液体和气体统计分析 | 第86-88页 |
4.6 本章小结 | 第88-90页 |
5 浓相气固分选流态化过程熵值及非稳定性指数 | 第90-105页 |
5.1 浓相气固分选流态化过程热力学熵 | 第90-93页 |
5.2 浓相气固分选流态化过程Kolmogorov学熵 | 第93-96页 |
5.3 浓相气固分选流态化过程微分熵 | 第96-97页 |
5.4 浓相气固分选流态化非稳定弛疏指数 | 第97-101页 |
5.5 浓相气固分选流态化非稳定弛疏度 | 第101-103页 |
5.6 弛疏指数和弛疏度的应用 | 第103-104页 |
5.7 本章小结 | 第104-105页 |
6 浓相气固分选流态化过程非稳定性分析 | 第105-133页 |
6.1 压降信号的测量及滤波 | 第105-109页 |
6.2 重新构建相空间吸引子 | 第109-121页 |
6.3 最大Lyapunov指数估计 | 第121-124页 |
6.4 浓相气固分选流态化熵变 | 第124-131页 |
6.5 本章小结 | 第131-133页 |
7 浓相气固分选流态化分选煤炭及非稳定性预测 | 第133-144页 |
7.1 原煤特性 | 第133-134页 |
7.2 浓相气固分选流态化分选煤炭 | 第134-135页 |
7.3 循环神经网络模型简介 | 第135-139页 |
7.4 基于循环神经网络非稳定性预测模型 | 第139-142页 |
7.5 本章小结 | 第142-144页 |
8 结论与展望 | 第144-149页 |
8.1 结论 | 第144-146页 |
8.2 创新点 | 第146-147页 |
8.3 展望 | 第147-149页 |
参考文献 | 第149-163页 |
附录 | 第163-169页 |
作者简历 | 第169-172页 |
学位论文数据集 | 第172页 |