| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 课题的来源、目的及意义 | 第8-9页 |
| 1．1．1 课题的来源 | 第8页 |
| 1．1．2 课题的目的与意义 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外研究发展与现状 | 第9-15页 |
| 1．2．1 水泥悬浮预热和预分解技术的发展与现状 | 第9-10页 |
| 1．2．2 计算机仿真技术的发展与现状 | 第10-12页 |
| 1．2．3 虚拟现实技术的发展与现状 | 第12-14页 |
| 1．2．4 水泥生产过程计算机仿真的发展与现状 | 第14-15页 |
| 1．3 作者的主要工作 | 第15页 |
| 1．4 本文的章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 水泥窑系统生产工艺及设备 | 第17-29页 |
| 2．1 悬浮预热器 | 第17-20页 |
| 2．1．1 悬浮预热器的功能与特征 | 第17-18页 |
| 2．1．2 悬浮预热器的分类 | 第18-20页 |
| 2．2 分解炉 | 第20-23页 |
| 2．2．1 分解炉的功能与特征 | 第20-21页 |
| 2．2．2 分解炉的分类 | 第21-23页 |
| 2．3 回转窑 | 第23-25页 |
| 2．3．1 回转窑的功能与发展 | 第23-24页 |
| 2．3．2 水泥熟料的形成过程 | 第24-25页 |
| 2．4 某公司五号窑的生产工艺及设备 | 第25-29页 |
| 2．4．1 系统配置及特点 | 第25-27页 |
| 2．4．2 窑系统生产流程 | 第27-29页 |
| 第三章 专家系统及神经网络的基本原理 | 第29-51页 |
| 3．1 专家系统 | 第29-31页 |
| 3．1．1 专家系统概述 | 第29页 |
| 3．1．2 专家系统的基本结构与功能 | 第29-31页 |
| 3．2 人工神经网络 | 第31-36页 |
| 3．2．1 人工神经网络的发展与现状 | 第31-33页 |
| 3．2．2 人工神经元模型 | 第33-34页 |
| 3．2．3 人工神经网络及其特点 | 第34-36页 |
| 3．3 多层前向神经网络的误差反向传播（BP）算法 | 第36-51页 |
| 3．3．1 多层前向神经网络 | 第36-37页 |
| 3．3．2 BP算法的基本思想 | 第37页 |
| 3．3．3 BP算法步骤 | 第37-49页 |
| 3．3．4 改进的BP算法 | 第49-51页 |
| 第四章 窑系统仿真系统设计实现 | 第51-66页 |
| 4．1 基于Web的窑系统仿真系统总体设计 | 第51-54页 |
| 4．1．1 系统功能划分 | 第51-53页 |
| 4．1．2 基于Web的仿真系统设计 | 第53-54页 |
| 4．2 水泥预分解窑系统仿真系统结构设计 | 第54-63页 |
| 4．2．1 系统集成模式 | 第54页 |
| 4．2．2 系统功能结构 | 第54-55页 |
| 4．2．3 系统模型结构 | 第55-57页 |
| 4．2．4 系统模块分析设计 | 第57-63页 |
| 4．2．4．1 数据预处理和规范化输入 | 第57页 |
| 4．2．4．2 输入输出参数的选取 | 第57-58页 |
| 4．2．4．3 样本的预处理 | 第58-60页 |
| 4．2．4．4 网络参数设计 | 第60-61页 |
| 4．2．4．5 规则抽取 | 第61-62页 |
| 4．2．4．6 规则库的管理技术 | 第62-63页 |
| 4．3 仿真系统软件的开发环境及方法 | 第63-66页 |
| 4．3．1 系统软件的开发环境 | 第63-64页 |
| 4．3．2 系统数据库设计 | 第64-65页 |
| 4．3．3 MATLAB神经网络工具箱的调用 | 第65-66页 |
| 第五章 系统三维模型 | 第66-73页 |
| 5．1 3D Studio MAX在窑系统仿真建模中的应用 | 第66-68页 |
| 5．1．1 概述 | 第66页 |
| 5．1．2 窑系统三维效果图 | 第66-68页 |
| 5．2 VRML在窑系统仿真建模中的应用 | 第68-70页 |
| 5．2．1 概述 | 第68页 |
| 5．2．2 VRML的组成 | 第68-69页 |
| 5．2．3 VRML中的节点 | 第69-70页 |
| 5．2．4 用VRML建立的窑系统模型 | 第70页 |
| 5．3 从3D Studio MAX模型到VRML模型 | 第70-73页 |
| 5．3．1 VRML2．0 Helpers | 第70-71页 |
| 5．3．2 输出VRML2．0模型 | 第71-73页 |
| 第六章 系统软件介绍 | 第73-86页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第86-88页 |
| 7．1 全文总结 | 第86-87页 |
| 7．1．1 窑系统神经网络建模与研究 | 第86页 |
| 7．1．2 基于Web的面向对象仿真系统研究 | 第86-87页 |
| 7．2 进一步工作展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 附录A 回转窑控制规则 | 第91-92页 |
| 附录B 硕士在学期间发表的论文 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
