| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 湿法冶金浸出过程概述 | 第15-19页 |
| 1.2.1 湿法冶金工艺流程概述 | 第15-18页 |
| 1.2.2 浸出过程概述 | 第18-19页 |
| 1.3 湿法冶金浸出过程建模与优化研究现状 | 第19-26页 |
| 1.3.1 浸出过程数学模型研究现状 | 第19-24页 |
| 1.3.2 浸出过程优化技术研究现状 | 第24-26页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第26-28页 |
| 第2章 金氰化浸出过程浸出率的机理预测模型 | 第28-52页 |
| 2.1 引言 | 第28-32页 |
| 2.2 金氰化浸出过程的基本原理 | 第32-39页 |
| 2.2.1 金氰化浸出过程的反应机理 | 第32-36页 |
| 2.2.2 金氰化浸出过程的影响因素 | 第36-39页 |
| 2.3 金氰化浸出过程浸出率的机理预测模型 | 第39-45页 |
| 2.4 模型仿真分析 | 第45-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第3章 基于串联结构的金氰化浸出过程浸出率的混合预测模型 | 第52-78页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 金氰化浸出过程浸出率串联型混合预测模型结构 | 第53-56页 |
| 3.2.1 混合模型的分类 | 第53-55页 |
| 3.2.2 金氰化浸出过程浸出率串联型混合预测模型结构 | 第55-56页 |
| 3.3 基于串联结构的金氰化浸出过程浸出率混合预测模型辨识 | 第56-73页 |
| 3.3.1 基于Tikhonov正则化的金氰化浸出过程动力学反应速度估计 | 第57-66页 |
| 3.3.2 金氰化浸出过程动力学反应速度KPLS估计模型 | 第66-73页 |
| 3.4 模型仿真验证 | 第73-76页 |
| 3.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第4章 基于测量值的金氰化浸出过程自适应实时优化 | 第78-112页 |
| 4.1 引言 | 第78-81页 |
| 4.2 金氰化浸出过程优化模型 | 第81-84页 |
| 4.3 金氰化浸出过程自适应实时优化策略总体框架 | 第84-86页 |
| 4.4 基于两步法的自适应实时优化策略 | 第86-92页 |
| 4.4.1 两步法自适应实时优化方法 | 第86-87页 |
| 4.4.2 两步法自适应实时优化方法仿真验证 | 第87-92页 |
| 4.5 基于输出反馈的自适应实时优化策略 | 第92-100页 |
| 4.5.1 基于输出反馈的自适应实时优化方法 | 第92-97页 |
| 4.5.2 基于输出反馈的自适应实时优化方法仿真验证 | 第97-100页 |
| 4.6 基于修正项的自适应实时优化策略 | 第100-110页 |
| 4.6.1 修正项自适应实时优化方法 | 第100-104页 |
| 4.6.2 基于修正项的自适应实时优化方法仿真验证 | 第104-110页 |
| 4.7 本章小结 | 第110-112页 |
| 第5章 金氰化浸出过程预测及优化操作系统的设计与实现 | 第112-124页 |
| 5.1 引言 | 第112-114页 |
| 5.2 湿法冶金浸出过程预测及优化操作系统整体结构设计 | 第114-118页 |
| 5.2.1 系统的硬件结构 | 第114-115页 |
| 5.2.2 系统的软件结构 | 第115-117页 |
| 5.2.3 数据库的存储结构 | 第117页 |
| 5.2.4 系统的数据流程 | 第117-118页 |
| 5.3 湿法冶金浸出过程预测及优化操作系统界面平台设计与实现 | 第118-123页 |
| 5.3.1 浸出过程界面设计 | 第118-122页 |
| 5.3.2 工业实际应用结果 | 第122-123页 |
| 5.4 本章小结 | 第123-124页 |
| 第6章 结论与展望 | 第124-128页 |
| 6.1 结论 | 第124-125页 |
| 6.2 展望 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 攻读博士学位期间论文及获奖情况 | 第138-140页 |
| 个人简历 | 第140页 |
