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电熔镁炉单吨电耗指标优化决策方法研究

摘要第5-8页
ABSTRACT第8-10页
第1章 绪论第14-38页
    1.1 课题背景与意义第14-21页
    1.2 电熔镁炉单吨电耗指标优化决策研究现状第21-29页
        1.2.1 电熔镁炉指标模型建模研究第21-24页
        1.2.2 电熔镁炉单吨电耗指标目标值优化决策研究第24页
        1.2.3 电熔镁炉运行优化控制研究第24-29页
    1.3 基于LSSVM的建模研究现状第29-31页
    1.4 多目标智能优化方法研究现状第31-34页
    1.5 存在的问题及本文研究工作第34-38页
        1.5.1 电熔镁炉单吨电耗指标优化决策研究存在的问题第34-35页
        1.5.2 现有LSSVM建立电熔镁炉指标模型时存在的问题第35页
        1.5.3 动态环境下多目标智能优化方法存在的问题第35页
        1.5.4 本文研究工作第35-38页
第2章 电熔镁炉单吨电耗指标目标值优化决策问题描述第38-50页
    2.1 指标定义与符号表示第38-41页
        2.1.1 指标定义第38-39页
        2.1.2 群炉平均功率上限约束第39-40页
        2.1.3 符号表示第40-41页
    2.2 群炉综合生产指标影响因素分析第41-43页
    2.3 电熔镁炉单吨电耗指标目标值优化决策问题数学描述第43-46页
        2.3.1 数学描述第43-46页
        2.3.2 问题难点分析第46页
    2.4 电熔镁炉单吨电耗指标目标值决策现状第46-50页
第3章 基于改进LSSVM的性能指标模型与平均功率模型建模方法第50-88页
    3.1 模型离散化第51-53页
        3.1.1 采样周期设置第51-52页
        3.1.2 模型离散化形式第52-53页
    3.2 基于自适应网格粒子群LSSVM的性能指标模型建模第53-68页
        3.2.1 基于自适应网格粒子群LSSVM的建模方法第53-58页
        3.2.2 群炉总产量模型建模第58-59页
        3.2.3 群炉总耗电量模型建模第59-60页
        3.2.4 群炉高品位率模型建模第60页
        3.2.5 实验研究第60-68页
    3.3 基于参数在线调整LSSVM的电熔镁炉平均功率模型建模第68-86页
        3.3.1 基于在线学习的LSSVM第68-69页
        3.3.2 具有可调参数的在线学习算法第69-76页
        3.3.3 基于可控伪随机收缩粒子群的参数调整算法第76-81页
        3.3.4 电熔镁炉平均功率模型建模第81-83页
        3.3.5 实验研究第83-86页
    3.4 本章小结第86-88页
第4章 基于案例推理与改进非支配解集构造的多目标粒子群优化算法第88-128页
    4.1 基本概念第88-90页
    4.2 改进的非支配解集构造方法第90-108页
        4.2.1 非支配解集构造方法综述第90-93页
        4.2.2 基于基准值比较的非支配解集构造算法第93-96页
        4.2.3 基于基准向量的非支配解集构造算法第96-99页
        4.2.4 基于排序矩阵的非支配解集构造算法第99-104页
        4.2.5 实验研究第104-108页
    4.3 基于案例推理与改进非支配解构造的多目标粒子群优化算法第108-127页
        4.3.1 算法概述第109-110页
        4.3.2 基于案例推理的种群初始化第110-113页
        4.3.3 基于改进非支配解集构造的多目标粒子群优化第113-115页
        4.3.4 基于优化解的案例库修正第115页
        4.3.5 实验研究第115-127页
    4.4 本章小结第127-128页
第5章 电熔镁炉单吨电耗指标目标值优化决策方法第128-152页
    5.1 电熔镁炉单吨电耗指标目标值优化模型第128-131页
        5.1.1 优化模型第128-131页
        5.1.2 问题分析第131页
    5.2 电熔镁炉单吨电耗指标目标值优化决策方法第131-147页
        5.2.1 方法结构第131-133页
        5.2.2 电熔镁炉单吨电耗指标目标值优化第133-146页
        5.2.3 基于群炉平均功率最小化准则的最优解选择第146-147页
    5.3 实验研究第147-152页
        5.3.1 工业对象介绍第147页
        5.3.2 实验结果第147-152页
结束语第152-154页
参考文献第154-160页
致谢第160-162页
博士期间完成的论文、参加的科研项目第162-164页
作者简介第164页

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