| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| ·研究背景与意义 | 第13-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-24页 |
| ·混合料制备过程理论研究 | 第18-19页 |
| ·烧结配料过程建模与优化算法研究 | 第19-23页 |
| ·制粒过程检测与控制研究 | 第23-24页 |
| ·混合料制备过程中存在的问题 | 第24-26页 |
| ·研究内容与论文构成 | 第26-28页 |
| 第二章 烧结配料过程级联集成智能建模方法 | 第28-76页 |
| ·钢铁烧结工艺及机理分析 | 第28-35页 |
| ·工艺流程与基本原理 | 第28-31页 |
| ·化学反应机理分析 | 第31-33页 |
| ·物理性能变化机理分析 | 第33-35页 |
| ·灰色关联分析与级联集成模型结构 | 第35-43页 |
| ·烧结矿质量关键影响因素的灰色关联分析方法 | 第35-41页 |
| ·级联集成智能预测模型的结构 | 第41-43页 |
| ·基于T-S模糊融合的烧结过程状态参数预测方法 | 第43-54页 |
| ·基于改进GM(1,1)的时间序列预测模型 | 第43-45页 |
| ·基于LS-SVM的时间序列预测模型 | 第45-48页 |
| ·基于T-S模糊融合的时间序列预测模型 | 第48-50页 |
| ·仿真结果与分析 | 第50-54页 |
| ·基于信息熵的烧结矿质量级联集成预测模型 | 第54-64页 |
| ·BPNN预测模型 | 第55-58页 |
| ·LS-SVM预测模型 | 第58-59页 |
| ·基于信息熵的级联集成预测模型 | 第59-61页 |
| ·仿真结果与分析 | 第61-64页 |
| ·焦粉配比下限计算模型 | 第64-75页 |
| ·以烧结矿质量为约束的焦粉配比优化模型 | 第64-66页 |
| ·基于热收支平衡的焦粉配比下限计算模型 | 第66-73页 |
| ·数值算例分析 | 第73-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 第三章 烧结配料多目标综合优化方法 | 第76-99页 |
| ·烧结配料过程原料特性分析 | 第76-78页 |
| ·一次配料主要原料及特性 | 第77页 |
| ·二次配料主要原料及特性 | 第77-78页 |
| ·基于线性加权和的烧结配料多目标优化模型 | 第78-83页 |
| ·一次配料多目标优化模型 | 第79-80页 |
| ·二次配料多目标优化模型 | 第80-83页 |
| ·基于LP和GA-PSO的烧结配料多目标综合优化方法 | 第83-98页 |
| ·LP优化算法 | 第83-86页 |
| ·GA-PSO多目标综合优化算法 | 第86-93页 |
| ·数值算例分析 | 第93-98页 |
| ·小结 | 第98-99页 |
| 第四章 混合制粒过程粒度分布建模与优化控制方法 | 第99-115页 |
| ·混合制粒工艺机理分析 | 第99-100页 |
| ·粒度分布的定量化描述 | 第100-101页 |
| ·兼顾料层厚度和透气性的粒度分布模糊评估方法 | 第101-104页 |
| ·料层厚度对粒度分布评估的影响 | 第101-102页 |
| ·透气性指数对粒度分布评估的影响 | 第102-103页 |
| ·粒级参数模糊评估函数 | 第103-104页 |
| ·基于PSO-BP的粒度分布优化方法 | 第104-107页 |
| ·基于BPNN的粒级参数优化模型 | 第105-106页 |
| ·基于PSO的粒度分布优化算法 | 第106-107页 |
| ·基于BP神经网络的混合制粒水分设定模型 | 第107-108页 |
| ·仿真结果与分析 | 第108-114页 |
| ·小结 | 第114-115页 |
| 第五章 工业应用与系统实现 | 第115-126页 |
| ·烧结配料多目标综合优化方法的工业应用 | 第115-122页 |
| ·系统硬件结构设计 | 第115-117页 |
| ·系统数据流设计 | 第117-119页 |
| ·系统软件结构设计 | 第119-122页 |
| ·系统工业运行与效益分析 | 第122-125页 |
| ·系统经济效益分析 | 第122-123页 |
| ·系统降低能耗和硫元素含量效果分析 | 第123-125页 |
| ·小结 | 第125-126页 |
| 第六章 结论与展望 | 第126-129页 |
| ·结论 | 第126-128页 |
| ·展望 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第141页 |