醋酸乙烯合成反应过程优化研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第1章 绪论 | 第8-12页 |
·课题研究背景 | 第8-9页 |
·研究现状 | 第9-11页 |
·本课题研究目的及意义 | 第11页 |
·论文组织结构 | 第11-12页 |
第2章 VAC 合成过程优化方案设计 | 第12-20页 |
·VAC 合成过程工艺介绍 | 第12-15页 |
·乙炔气相法原理 | 第12-13页 |
·合成反应的催化剂 | 第13-15页 |
·影响合成反应的因素分析 | 第15-17页 |
·合成反应过程优化方案设计 | 第17-18页 |
·本章小结 | 第18-20页 |
第3章 基于神经网络的合成反应建模 | 第20-30页 |
·算法选取 | 第20-21页 |
·人工神经网络 | 第21-24页 |
·BP 神经网络 | 第21-24页 |
·BP 神经网络的特性 | 第24页 |
·BP 神经网络建模 | 第24-28页 |
·神经网络模型 | 第24-27页 |
·网络模型仿真 | 第27-28页 |
·仿真数据分析及改进方案的构想 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第4章 遗传算法同神经网络相结合的优化控制 | 第30-50页 |
·遗传优化概述 | 第30-32页 |
·算法基本原理 | 第30-31页 |
·遗传算法的特点 | 第31-32页 |
·基于遗传算法的模型优化 | 第32-43页 |
·算法结合的现实考量 | 第32-34页 |
·算法结合的实现 | 第34-38页 |
·优化模型的构建与仿真 | 第38-42页 |
·模型性能对比分析 | 第42-43页 |
·基于遗传算法的参量寻优 | 第43-49页 |
·参量寻优的方案与思考 | 第44-45页 |
·遗传迭代过程与结果 | 第45-46页 |
·最优参量的仿真验证 | 第46-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
结论 | 第50-52页 |
参考文献 | 第52-56页 |
攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第56-58页 |
致谢 | 第58页 |