湿法冶金铜萃取过程的建模与优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第9-11页 |
| ·湿法冶金简介 | 第11-14页 |
| ·湿法冶金的发展 | 第11-12页 |
| ·湿法冶金的工艺过程 | 第12-14页 |
| ·湿法冶金铜萃取过程的建模与优化控制 | 第14-15页 |
| ·优化控制研究现状 | 第15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 湿法冶金铜萃取过程动态机理模型 | 第17-29页 |
| ·湿法冶金萃取过程简介 | 第17-21页 |
| ·萃取的发展过程 | 第17-18页 |
| ·萃取过程相关术语 | 第18-19页 |
| ·影响萃取平衡的因素 | 第19-21页 |
| ·湿法冶金铜萃取过程描述 | 第21-22页 |
| ·湿法冶金铜萃取过程动态机理模型 | 第22-25页 |
| ·各因素对萃余液浓度影响的仿真研究 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 湿法冶金铜萃取过程混合模型建立 | 第29-61页 |
| ·铜萃取过程混合模型的结构 | 第29-30页 |
| ·独立成分分析的基本原理 | 第30-42页 |
| ·独立成分分析基本定义 | 第31-35页 |
| ·ICA实现原理 | 第35-36页 |
| ·FastICA算法提出及推导 | 第36-42页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第42-54页 |
| ·统计学理论 | 第42-46页 |
| ·用于分类的支持向量机 | 第46-49页 |
| ·用于回归的支持向量机 | 第49-51页 |
| ·核函数的选择 | 第51页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第51-54页 |
| ·基于ICA-LSSVM铜萃取过程混合模型的实现 | 第54-56页 |
| ·主导变量和辅助变量的选择 | 第54-55页 |
| ·基于ICA-LSSVM的分配比子模型的建立 | 第55-56页 |
| ·仿真研究 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 湿法冶金铜萃取过程优化控制研究 | 第61-71页 |
| ·优化模型建立 | 第61-62页 |
| ·优化操作变量的选取 | 第61页 |
| ·目标函数分析 | 第61-62页 |
| ·约束分析 | 第62页 |
| ·优化模型的建立 | 第62页 |
| ·粒子群优化算法 | 第62-68页 |
| ·粒子群算法的提出及原理 | 第62-65页 |
| ·粒子群算法的流程 | 第65-66页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第66-68页 |
| ·优化萃取过程的实现 | 第68页 |
| ·优化结果及分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
