| 前言 | 第1-11页 |
| 第一章 文献综述 | 第11-24页 |
| 1．1 分离序列综合问题的概述 | 第11页 |
| 1．2 分离序列综合问题的发展 | 第11-16页 |
| 1．2．1 分离序列综合问题 | 第12-13页 |
| 1．2．2 分离序列综合问题的计算方法 | 第13-15页 |
| 1．2．3 简单塔的分离序列综合 | 第15-16页 |
| 1．3 热偶精馏过程 | 第16-18页 |
| 1．3．1 热偶精馏塔概述 | 第16-17页 |
| 1．3．2 热偶精馏塔的发展 | 第17-18页 |
| 1．4 人工神经网络 | 第18-21页 |
| 1．4．1 人工神经网络简介 | 第18-19页 |
| 1．4．2 人工神经网络的发展 | 第19-20页 |
| 1．4．3 人工神经网络在化工领域的应用 | 第20-21页 |
| 1．5 遗传算法 | 第21-24页 |
| 1．5．1 遗传算法综述 | 第21-22页 |
| 1．5．2 遗传算法的历史回顾 | 第22-23页 |
| 1．5．3 遗传算法在化学化工中的应用 | 第23-24页 |
| 第二章 碳五系统的常规塔序模拟 | 第24-36页 |
| 2．1 化工过程流程模拟 | 第24-28页 |
| 2．1．1 稳态流程的模拟 | 第24-25页 |
| 2．1．2 动态流程的模拟 | 第25-26页 |
| 2．1．3 灵敏度 | 第26页 |
| 2．1．4 化工流程模拟软件ASPEN PLUS简介 | 第26-28页 |
| 2．2 常规塔序列碳五分离系统的模拟 | 第28-34页 |
| 2．2．1 课题背景分析 | 第28-29页 |
| 2．2．2 流程简介 | 第29-30页 |
| 2．2．3 热力学方程的选用 | 第30-31页 |
| 2．2．4 分离设计的主要计算结果 | 第31页 |
| 2．2．5 灵敏度分析 | 第31-34页 |
| 2．3 常规塔序列分离碳五系统的另一种方案 | 第34-36页 |
| 2．3．1 流程简介 | 第34页 |
| 2．3．2 方案2的主要计算结果 | 第34-35页 |
| 2．3．3 两种设计方案与原设计方案的比较 | 第35-36页 |
| 第三章 简化的碳五系统的热偶精馏模拟 | 第36-47页 |
| 3．1 热偶精馏塔设计基础 | 第36-37页 |
| 3．2 化工过程的优化 | 第37-38页 |
| 3．2．1 最优化方法的提出 | 第37-38页 |
| 3．2．2 化工过程优化的层次结构 | 第38页 |
| 3．3 碳五分离系统热偶精馏装置的模拟与优化 | 第38-46页 |
| 3．3．1 碳五系统组分说明 | 第38-39页 |
| 3．3．2 分离目标及约束条件 | 第39页 |
| 3．3．3 采用常规塔序模拟碳五系统 | 第39-40页 |
| 3．3．4 热偶精馏流程结构 | 第40-41页 |
| 3．3．5 热偶精馏流程计算过程 | 第41-42页 |
| 3．3．6 热偶精馏流程的模拟优化结果 | 第42-43页 |
| 3．3．7 热偶精馏塔操作特性的分析 | 第43-46页 |
| 3．4 小结 | 第46-47页 |
| 第四章 用人工神经网络模拟热偶精馏过程 | 第47-57页 |
| 4．1 BP神经网络 | 第47-53页 |
| 4．1．1 BP神经网络的基本原理 | 第47-50页 |
| 4．1．2 BP神经网络算法的改进 | 第50-52页 |
| 4．1．3 BP神经网络的设计考虑 | 第52页 |
| 4．1．4 BP神经网络的运行过程 | 第52-53页 |
| 4．2 用BP神经网络建立热偶精馏过程的数学模型 | 第53-56页 |
| 4．2．1 优化变量和目标函数的确立 | 第53-54页 |
| 4．2．2 BP神经网络数学模型的建立 | 第54-55页 |
| 4．2．3 BP神经网络结果分析 | 第55-56页 |
| 4．3 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 用遗传算法优化热偶精馏过程 | 第57-68页 |
| 5．1 遗传算法 | 第57-62页 |
| 5．1．1 遗传算法的机理 | 第57-60页 |
| 5．1．2 遗传算法中约束条件的处理 | 第60-61页 |
| 5．1．3 遗传算法的改进方法 | 第61-62页 |
| 5．1．4 遗传算法的基本步骤 | 第62页 |
| 5．2 用改进的遗传算法优化热偶精馏过程 | 第62-67页 |
| 5．2．1 遗传算法运行参数的确立 | 第62-64页 |
| 5．2．2 遗传算法计算结果与分析 | 第64-67页 |
| 5．3 小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 研究生期间主要科研项目及论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录1 碳五分离方案1全流程的物料衡算表 | 第76-79页 |
| 附录2 碳五分离方案2全流程的物料衡算表 | 第79-82页 |
| 附录3 偶合塔方案神经网络训练结果与Pro／Ⅱ模拟结果的比较 | 第82-85页 |
| 附录4 偶合塔方案神经网络检测结果与Pro／Ⅱ模拟结果的比较 | 第85页 |
