| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 符号说明 | 第11-13页 |
| 1 绪论 | 第13-29页 |
| ·课题背景及意义 | 第13-14页 |
| ·选题背景 | 第13页 |
| ·选题的意义 | 第13-14页 |
| ·混炼胶质量控制方法研究现状 | 第14-18页 |
| ·时间控制法 | 第15页 |
| ·温度控制法 | 第15-16页 |
| ·能量控制法 | 第16-17页 |
| ·瞬时功率控制法 | 第17-18页 |
| ·混炼胶质量测试技术发展现状及发展趋势 | 第18-26页 |
| ·目前的混炼胶测试技术 | 第18-23页 |
| ·密炼机炼胶质量在线预测技术的研究 | 第23-25页 |
| ·利用神经网络的预测研究 | 第25-26页 |
| ·开炼机炼胶质量在线检测技术发展趋势 | 第26页 |
| ·论文研究的目标 | 第26页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第26-27页 |
| ·本文拟解决的关键问题 | 第27-29页 |
| 2 橡胶开炼机炼胶质量在线预测机理的研究 | 第29-35页 |
| ·横压力与炼胶质量的关系 | 第29-31页 |
| ·排胶温度与炼胶质量的关系 | 第31-32页 |
| ·排胶功率和能耗对炼胶质量的影响 | 第32页 |
| ·辊距对开炼机炼胶效果的影响 | 第32页 |
| ·炼胶时间对开炼机炼胶效果的影响 | 第32页 |
| ·辊速和速比对开炼机炼胶效果的影响 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 橡胶开炼机实验平台研制 | 第35-51页 |
| ·橡胶开炼机实验平台的技术特征 | 第35-36页 |
| ·实验平台的控制系统 | 第36-37页 |
| ·实验平台的双辊独立驱动系统 | 第37-38页 |
| ·试验平台的液压调距装置 | 第38-44页 |
| ·液压缸设计 | 第39-42页 |
| ·液压系统设计 | 第42-44页 |
| ·辊筒温度自动控制装置 | 第44-46页 |
| ·开炼机温控方案 | 第45页 |
| ·温控装置设计 | 第45-46页 |
| ·辊筒横压力在线监测系统 | 第46-48页 |
| ·设计方案 | 第47页 |
| ·压力传感器设计 | 第47-48页 |
| ·传感器安装 | 第48页 |
| ·炼胶温度的测量装置 | 第48页 |
| ·炼胶能耗的测量装置 | 第48-49页 |
| ·炼胶功率的测量装置 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 实验研究 | 第51-59页 |
| ·主要实验设备及仪器 | 第51页 |
| ·各种实验参数的测量 | 第51-53页 |
| ·门尼粘度的测量 | 第51页 |
| ·炭黑分散度的测量 | 第51页 |
| ·辊筒横压力的测量 | 第51-52页 |
| ·炼胶能耗的测量 | 第52页 |
| ·炼胶温度的测量 | 第52页 |
| ·炼胶功率的测量 | 第52页 |
| ·辊距的测量 | 第52页 |
| ·辊筒转速及速比的测量 | 第52-53页 |
| ·实验准备及方案 | 第53-55页 |
| ·实验准备 | 第53页 |
| ·实验条件 | 第53-54页 |
| ·实验方案 | 第54-55页 |
| ·主要原材料及其常态物理性能 | 第55-56页 |
| ·实验配方及工艺条件 | 第56-57页 |
| ·实验配方 | 第56页 |
| ·实验工艺条件 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 5 基于神经网络的橡胶开炼机炼胶质量在线预测技术的建立 | 第59-75页 |
| ·神经网络的基本要素 | 第59-65页 |
| ·神经元结构模型 | 第59-60页 |
| ·神经元之间的连接形式 | 第60-62页 |
| ·神经网络的基本功能 | 第62页 |
| ·神经网络的预测原理 | 第62-64页 |
| ·BP 网络 | 第64页 |
| ·BP 网络模型特点 | 第64-65页 |
| ·BP 网络学习算法 | 第65页 |
| ·MATLAB 软件 | 第65-67页 |
| ·MATLAB 的应用领域 | 第66页 |
| ·MATLAB 软件的功能 | 第66页 |
| ·MATLAB 神经网络工具 | 第66-67页 |
| ·预测开炼机炼胶质量的 BP 神经网络结构的设计 | 第67-73页 |
| ·预测开炼机炼胶质量的 BP 神经网络的训练样本集的设计 | 第67页 |
| ·预测开炼机炼胶质量的 BP 神经网络的输入层设计 | 第67-68页 |
| ·预测开炼机炼胶质量的 BP 神经网络的输出层设计 | 第68页 |
| ·预测开炼机炼胶质量的 BP 网络学习速率确定 | 第68-69页 |
| ·预测开炼机炼胶质量的 BP 网络隐含层神经元个数的确定 | 第69-70页 |
| ·预测开炼机炼胶质量的 BP 网络结构确定 | 第70-71页 |
| ·基于神经网络的橡胶开炼机炼胶质量在线预测结果 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 6 对比试验研究 | 第75-79页 |
| ·SPSS 统计分析软件 | 第75页 |
| ·门尼粘度预测数学模型的建立 | 第75-76页 |
| ·碳黑分散度预测数学模型的建立 | 第76页 |
| ·预测结果对比 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 总结 | 第79-83页 |
| 本文所做工作和成果 | 第79-80页 |
| 本文创新点 | 第80-81页 |
| 展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第88-89页 |
