| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| 1．1 引言 | 第9页 |
| 1．2 中国城市生活垃圾的现状及特点 | 第9-12页 |
| 1．2．1 城市生活垃圾的产量 | 第9页 |
| 1．2．2 城市生活垃圾的污染现状 | 第9-10页 |
| 1．2．3 城市生活垃圾的组成特征及变化趋势 | 第10-11页 |
| 1．2．4 城市生活垃圾的物理与化学性质 | 第11-12页 |
| 1．3 国内外城市生活垃圾处理技术 | 第12-14页 |
| 1．3．1 堆肥 | 第13页 |
| 1．3．2 卫生填埋 | 第13页 |
| 1．3．3 热处理法 | 第13-14页 |
| 1．3．3．1 焚烧 | 第13-14页 |
| 1．3．3．2 热解 | 第14页 |
| 1．4 本文研究的背景、方法、意义、内容 | 第14-19页 |
| 1．4．1 研究背景 | 第14-17页 |
| 1．4．2 研究方法 | 第17页 |
| 1．4．3 研究意义 | 第17-18页 |
| 1．4．4 研究内容 | 第18-19页 |
| 参考文献 | 第19-23页 |
| 第二章 单组分垃圾快速热解产气特性分析 | 第23-40页 |
| 2．1 引言 | 第23页 |
| 2．2 实验装置及实验方法 | 第23-25页 |
| 2．2．1 实验装置 | 第23-24页 |
| 2．2．2 实验方法 | 第24-25页 |
| 2．3 实验物料及其成分分析 | 第25页 |
| 2．4 物料的实验温度曲线 | 第25-26页 |
| 2．5 热解结果分析 | 第26-37页 |
| 2．5．1 热解过程中气体成分变化情况分析 | 第26-30页 |
| 2．5．2 热解气热值分析 | 第30-32页 |
| 2．5．3 热解产气量分析 | 第32-34页 |
| 2．5．4 热解气体质量产率分析 | 第34-36页 |
| 2．5．5 程序升温热解过程与快速热解过程的产气特性对比 | 第36-37页 |
| 2．6 本章小结 | 第37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 第三章 混合组分垃圾快速热解产气特性分析 | 第40-54页 |
| 3．1 引言 | 第40页 |
| 3．2 混合垃圾热解产气特性 | 第40-50页 |
| 3．2．1 组分成分相似时混合物的热解产气特性 | 第40-45页 |
| 3．2．2 组分成分不相似时混合物的热解产气特性 | 第45-48页 |
| 3．2．3 组分比例对混合物热解产气特性的影响 | 第48-50页 |
| 3．3 混合垃圾热解气体热值特性 | 第50-51页 |
| 3．4 本章小结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 第四章 垃圾热解特性的 BP神经网络预测模型 | 第54-74页 |
| 4．1 引言 | 第54页 |
| 4．2 原始的 BP算法 | 第54-57页 |
| 4．2．1 信息的正向传递 | 第55页 |
| 4．2．2 误差的反向传播 | 第55-57页 |
| 4．2．3 BP神经网络模型的程序解算过程 | 第57页 |
| 4．3 BP算法局部极值产生原因 | 第57-58页 |
| 4．4 BP算法的改进 | 第58-59页 |
| 4．5 BP网络预测系统的建模过程 | 第59-63页 |
| 4．5．1 节点激励函数的选择 | 第60-61页 |
| 4．5．2 BP神经网络初始参数的设置 | 第61-62页 |
| 4．5．3 学习速率 | 第62页 |
| 4．5．4 神经网络泛化能力的改进 | 第62-63页 |
| 4．6 混合垃圾热解气体产量的 BP神经网络预测模型 | 第63-65页 |
| 4．6．1 神经网络模型的结构以及样本数据 | 第64页 |
| 4．6．2 BP神经网络预测模型的建模过程 | 第64-65页 |
| 4．7 神经网络预测热解气体产量模型的效果 | 第65-71页 |
| 4．8 本章小结 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 第五章 全文总结和进一步工作展望 | 第74-77页 |
| 5．1 本文总结 | 第74-75页 |
| 5．2 进一步工作展望 | 第75-77页 |
| 作者在硕士期间发表或已录用的论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |