新型进化计算方法及其在炼铁烧结过程建模与优化中的应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 插图清单 | 第13-15页 |
| 附表清单 | 第15-16页 |
| 主要符号清单 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-41页 |
| ·烧结过程 | 第17-23页 |
| ·烧结过程的特征 | 第17-19页 |
| ·烧结过程控制技术 | 第19-22页 |
| ·烧结生产现状 | 第22页 |
| ·研究问题 | 第22-23页 |
| ·遗传规划建模方法 | 第23-32页 |
| ·算法的基本技术 | 第24-29页 |
| ·算法特性及应用 | 第29-30页 |
| ·研究现状及发展 | 第30-31页 |
| ·收敛性 | 第31-32页 |
| ·多目标进化优化算法 | 第32-38页 |
| ·多目标进化算法基本理论 | 第33-34页 |
| ·多目标进化算法研究现状 | 第34-36页 |
| ·非支配排序遗传算法概述 | 第36-37页 |
| ·收敛性 | 第37-38页 |
| ·全文的主要内容和结构 | 第38-41页 |
| ·全文主要研究内容 | 第38-39页 |
| ·全文结构 | 第39-41页 |
| 2 遗传规划及其改进算法 | 第41-61页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·改进的分层辨识遗传规划 | 第42-52页 |
| ·非线性动态系统模型 | 第42-43页 |
| ·算法实现 | 第43-47页 |
| ·仿真实验及分析 | 第47-52页 |
| ·改进的混合分类遗传规划 | 第52-59页 |
| ·聚类算法 | 第52-55页 |
| ·算法实现 | 第55-57页 |
| ·仿真实验及分析 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第59-61页 |
| 3 多目标遗传优化算法 | 第61-77页 |
| ·引言 | 第61-65页 |
| ·Pareto支配与Pareto最优 | 第62-63页 |
| ·NSGAⅡ算法 | 第63-65页 |
| ·NSGAⅡ算法流程 | 第65页 |
| ·带偏好的PNSGAⅡ | 第65-73页 |
| ·偏好一:目标设定值法 | 第66-69页 |
| ·偏好二:参考方向法 | 第69-71页 |
| ·偏好三:偏好拥挤度法 | 第71-73页 |
| ·实验应用及分析 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第75-77页 |
| 4 基于烧结矿化学成分预测的配料系统 | 第77-103页 |
| ·引言 | 第77-81页 |
| ·配料工艺流程介绍 | 第78-79页 |
| ·存在的问题和挑战 | 第79-80页 |
| ·现有预测模型 | 第80-81页 |
| ·烧结矿化学成分预测模型 | 第81-97页 |
| ·烧结矿化学成分预测模型 | 第81-84页 |
| ·分层辨识遗传规划建模 | 第84-87页 |
| ·实验结果及分析 | 第87-97页 |
| ·基于性能指标的烧结矿配料优化 | 第97-101页 |
| ·配料优化模型 | 第97-99页 |
| ·带偏好的多目标优化 | 第99页 |
| ·实验结果及分析 | 第99-101页 |
| ·总结 | 第101-103页 |
| 5 烧结过程热状态建模 | 第103-131页 |
| ·引言 | 第103-108页 |
| ·烧结工艺流程 | 第103-104页 |
| ·现状及问题 | 第104-108页 |
| ·基于遗传规划的烧结终点模型 | 第108-114页 |
| ·模型总体结构 | 第108-109页 |
| ·透气性模型介绍 | 第109-111页 |
| ·混合分类遗传规划建模方法 | 第111-114页 |
| ·实验仿真及分析 | 第114-130页 |
| ·两线烧结终点预测 | 第114-115页 |
| ·中期预测模型 | 第115-124页 |
| ·短期预测模型 | 第124-126页 |
| ·测试模型有效性 | 第126-130页 |
| ·总结 | 第130-131页 |
| 6 总结与展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-141页 |
| 附作者攻博期间发表、录用的论文及参加项目 | 第141页 |
