| 学位论文数据集 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| ·论文选题依据与意义 | 第17-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-24页 |
| ·分子量分布的建模和控制相关研究 | 第18-19页 |
| ·神经网络在聚合反应中的应用概述 | 第19-24页 |
| ·课题来源 | 第24页 |
| ·论文研究内容 | 第24-27页 |
| 第二章 聚合物分子量分布及正交多项式介绍 | 第27-37页 |
| ·聚合物分子量分布基本概念 | 第27-30页 |
| ·聚合物分子量分布定义 | 第27-28页 |
| ·MWD的统计平均量 | 第28-29页 |
| ·MWD的矩 | 第29-30页 |
| ·聚合物分子量分布及相关参数的测量 | 第30-32页 |
| ·分子量分布的测量 | 第30-31页 |
| ·MWD相关参数的测量或推断 | 第31-32页 |
| ·正交多项式及正交多项式基函数神经网络(OPNN)介绍 | 第32-35页 |
| ·正交多项式定义 | 第32-34页 |
| ·正交多项式基函数神经网络(OPNN) | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 利用正交多项式组合神经网络建立MWD灰箱模型 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·构造组合神经网络实现分子量分布灰箱建模 | 第37-46页 |
| ·通过OPNN建立MWD的形状模型 | 第39-40页 |
| ·OPNN权向量直接确定法 | 第40-41页 |
| ·OPNN权向量与MWD矩向量线性相关的推理 | 第41-43页 |
| ·选择正交多项式序列 | 第43页 |
| ·推导转换矩阵 | 第43-46页 |
| ·仿真实验验证 | 第46-50页 |
| ·输入输出数据的获取 | 第46页 |
| ·对MWD进行形状拟合的结果 | 第46-50页 |
| ·结论 | 第50-53页 |
| 第四章 利用SNARX-OPNN实现聚合反应过程MWD动态跟踪 | 第53-69页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·利用SNARX-OPNN对MWD进行动态建模 | 第54-61页 |
| ·以多层感知器为前向网络的NARX-OPNN约束动态BP学习算法 | 第54-57页 |
| ·单隐层多入多出正交多项式网络 | 第57-60页 |
| ·利用SNARX-OPNN网络建立MWD仿射非线性动态系统模型 | 第60-61页 |
| ·仿真实验验证 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-69页 |
| 第五章 以有限阶矩值为被控对象实现MWD的跟踪控制 | 第69-81页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·以矩值为直接被控对象实现MWD的形状跟踪 | 第69-72页 |
| ·以分布误差平方和为目标函数的最优控制策略求取 | 第69-71页 |
| ·以矩向量为直接被控对象实现MWD的形状控制 | 第71-72页 |
| ·被控矩向量的降维算法 | 第72-74页 |
| ·基于SNARX-OPNN的输出反馈控制策略 | 第74-76页 |
| ·仿真试验验证 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 基于组合神经网络模型的分子量分布H∞控制 | 第81-91页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·分子量分布的H∞控制算法 | 第81-85页 |
| ·化标量差分方程为离散状态方程 | 第81-84页 |
| ·求解H∞控制器 | 第84-85页 |
| ·仿真实验验证 | 第85-89页 |
| ·确定H∞控制算法相关参数 | 第85-86页 |
| ·控制策略有效性验证 | 第86-87页 |
| ·出现模型失配情况 | 第87-88页 |
| ·闭环系统对不确定干扰的抑制情况 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第七章 结论 | 第91-93页 |
| ·论文工作总结 | 第91-92页 |
| ·未来工作展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-103页 |
| 附录A 苯乙烯自由基聚合反应机理 | 第103-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 研究成果及发表的论文 | 第109-111页 |
| 作者和导师简介 | 第111-112页 |
| 附录 | 第112-113页 |
