基于人工智能和数值模拟的超临界锅炉燃烧优化应用研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第一章 绪论	第12-21页
·课题研究的背景	第12-14页
·发展超临界锅炉的必要性	第12-13页
·国内外超临界锅炉的发展概况	第13-14页
·大型超临界锅炉燃烧系统	第14页
·超临界电站锅炉燃烧优化研究动态	第14-18页
·超临界锅炉燃烧优化技术	第15页
·国内外超临界燃煤锅炉燃烧优化研究现状	第15-18页
·本文研究的意义	第18页
·本文研究的主要内容	第18-21页
第二章 人工智能方法概述	第21-30页
·数据预处理	第21页
·人工智能方法	第21-25页
·机器学习	第21-22页
·统计学习理论的基本思想	第22-23页
·支持向量机	第23页
·最小二乘支持向量机	第23-25页
·人工智能优化理论	第25-29页
·遗传算法问题	第25-27页
·多目标微分进化优化算法	第27-28页
·模糊决策	第28-29页
·本章小节	第29-30页
第三章 超临界锅炉排烟温度与飞灰含碳量优化研究	第30-52页
·锅炉燃烧经济性表征量的说明	第30-31页
·华能海门电厂锅炉基本参数及说明	第31-33页
·锅炉基本参数	第31页
·风烟流程	第31-32页
·燃烧设备	第32-33页
·最小二乘支持向量机核函数的选择	第33页
·排烟温度优化研究	第33-42页
·排烟温度影响因素分析	第33-34页
·排烟温度数据采集说明	第34-36页
·排烟温度预测模型的建立及验证	第36-39页
·某些影响因素变化对排烟温度的影响分析	第39-41页
·基于遗传算法的排烟温度优化	第41-42页
·飞灰含碳量优化研究	第42-51页
·飞灰含碳量因素分析	第43页
·飞灰含碳量采集说明	第43-46页
·飞灰含碳量预测模型的建立及验证	第46-48页
·某些影响因素变化对飞灰含碳量的影响分析	第48-49页
·基于遗传算法的飞灰含碳量优化	第49-51页
·本章小结	第51-52页
第四章 超临界锅炉效率与NOX排放优化研究	第52-66页
·锅炉效率与NOx排放的关系	第52页
·本章研究的超临界锅炉锅炉介绍	第52-53页
·锅炉基本参数	第52页
·燃烧系统介绍	第52-53页
·燃烬风风门开度对NOx排放影响的试验研究	第53-57页
·试验方法设计	第53-55页
·试验结果分析	第55-57页
·锅炉效率与NOx排放浓度多目标模型的建立	第57-61页
·LSSVM模型输入输出参数的确定	第57-58页
·试验数据表格	第58-59页
·模型训练及验证	第59-61页
·锅炉效率和NOx排放浓度多目标优化	第61-65页
·数学描述	第61页
·多目标微分进化算法仿真计算Pareto解集	第61-62页
·Pareto解集优化策略	第62-65页
·本章小结	第65-66页
第五章 基于数值模拟的超临界锅炉烟气偏差研究	第66-85页
·研究烟气偏差的意义	第66-67页
·数值模拟的意义	第67页
·燃烧模拟的计算模型选择说明	第67-71页
·气体流动模型选择	第67-68页
·颗粒运动模型选择	第68页
·煤粉燃烧	第68-70页
·辐射换热模型	第70-71页
·基于fluent的烟气偏差模拟研究	第71-84页
·锅炉造型	第71-72页
·网格划分说明	第72-73页
·研究锅炉工况及参数设置说明	第73-74页
·计算工况说明	第74-75页
·工况1 的热态数值模拟炉膛内结果	第75-79页
·各工况的水平烟道烟气偏差	第79-84页
·本章小结	第84-85页
结论与展望	第85-88页
参考文献	第88-94页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第94-95页
致谢	第95页