| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| ·清洁生产 | 第16-19页 |
| ·环境污染的末端处理方法 | 第16-17页 |
| ·清洁生产的概念 | 第17-18页 |
| ·清洁生产的特点 | 第18页 |
| ·清洁生产是可持续发展的模式 | 第18-19页 |
| ·基于综合自动化技术的清洁生产 | 第19-23页 |
| ·清洁生产综合自动化技术的含义 | 第19-20页 |
| ·基于清洁生产综合自动化面临的问题 | 第20-21页 |
| ·清洁生产综合自动化技术在造纸行业研究现状 | 第21-23页 |
| ·本文研究主要内容和成果 | 第23-26页 |
| 第二章 制浆蒸煮过程的数学模型研究 | 第26-62页 |
| ·蒸煮过程的建模 | 第26-43页 |
| ·概述 | 第26-27页 |
| ·蒸煮过程数学模型 | 第27-34页 |
| ·正交配置方法的应用 | 第34-36页 |
| ·简化模型的检验 | 第36-37页 |
| ·简化模型仿真结果 | 第37-43页 |
| ·蒸煮模型参数辨识与简化 | 第43-60页 |
| ·一个简化物理模型 | 第43-46页 |
| ·辨识工具和子过程确定 | 第46-49页 |
| ·参数辨识 | 第49-53页 |
| ·模型验证和讨论 | 第53-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第三章 制浆间歇蒸煮过程的清洁生产策略 | 第62-77页 |
| ·多目标优化的基本理论和方法 | 第62-67页 |
| ·多目标优化的模型和最优解 | 第63-64页 |
| ·多目标优化的线性加权法 | 第64-65页 |
| ·分层多目标优化 | 第65-67页 |
| ·多目标优化遗传算法 | 第67-68页 |
| ·间歇蒸煮过程的分层多目标优化 | 第68-75页 |
| ·间歇蒸煮过程的工艺 | 第69页 |
| ·蒸煮过程的卡伯值和有效碱浓度 | 第69-71页 |
| ·蒸煮过程清洁生产的分层多目标优化数学模型 | 第71-73页 |
| ·蒸煮过程的分层多目标优化方法 | 第73-74页 |
| ·优化结果 | 第74-75页 |
| ·本章小节 | 第75-77页 |
| 第四章 制浆连续蒸煮过程清洁生产策略 | 第77-96页 |
| ·多目标决策基本概念 | 第77-79页 |
| ·多目标模糊决策最优解概念与性质 | 第79-82页 |
| ·多目标模糊决策最优解概念 | 第79-81页 |
| ·多目标模糊决策最优解的若干性质 | 第81-82页 |
| ·多目标模糊决策最优解的若干常用求解方法 | 第82-85页 |
| ·极大极小方法 | 第82页 |
| ·极大极大方法 | 第82-83页 |
| ·加权乘积法 | 第83页 |
| ·多目标模糊决策法 | 第83-85页 |
| ·多目标模糊决策在连续蒸煮清洁生产中的应用实例 | 第85-91页 |
| ·连续蒸煮过程的工艺 | 第85-86页 |
| ·多目标模糊决策优化控制方法 | 第86-87页 |
| ·实例分析 | 第87-91页 |
| ·混合Pareto遗传算法在连续蒸煮清洁生产中的应用实例 | 第91-95页 |
| ·混合Pareto GA | 第91-92页 |
| ·混合Pareto GA计算过程 | 第92-93页 |
| ·优化结果 | 第93-95页 |
| ·本章小节 | 第95-96页 |
| 第五章 多智能体技术造纸制浆过程清洁生产策略 | 第96-129页 |
| ·智能体的概念及模型 | 第96-98页 |
| ·智能体的概念 | 第97页 |
| ·智能体的BDI模型 | 第97-98页 |
| ·智能体的结构 | 第98-99页 |
| ·认知智能体结构 | 第98-99页 |
| ·反应智能体 | 第99页 |
| ·混合结构 | 第99页 |
| ·多智能体的通信和协调 | 第99-105页 |
| ·智能体通信语言KQML | 第100-103页 |
| ·合同网 | 第103-105页 |
| ·清洁生产多智能体模型 | 第105-111页 |
| ·造纸制浆生产过程的清洁生产策略 | 第105-107页 |
| ·系统的结构说明 | 第107页 |
| ·实体Agent内部结构 | 第107-108页 |
| ·清洁生产多智能体系统之间的协调 | 第108-111页 |
| ·多智能体技术的多目标优化分布式算法 | 第111-118页 |
| ·Agent设计 | 第111-113页 |
| ·多智能体系统 | 第113-117页 |
| ·协调算法 | 第117-118页 |
| ·优化结果 | 第118页 |
| ·多智能体技术的多变量DMC研究 | 第118-127页 |
| ·多变量DMC递阶算法 | 第119-120页 |
| ·Agent设计 | 第120-122页 |
| ·协调算法的π演算描述 | 第122-124页 |
| ·多变量DMC分布式多智能系统 | 第124页 |
| ·仿真结果 | 第124-127页 |
| ·本章小结 | 第127-129页 |
| 第六章 蒸煮过程控制系统算法研究 | 第129-150页 |
| ·系统分析 | 第129-135页 |
| ·蒸煮过程分析 | 第130-134页 |
| ·执行机构特性 | 第134-135页 |
| ·控制算法选择 | 第135-136页 |
| ·X-Q自适应控制器多目标优化控制算法 | 第136-147页 |
| ·一类新型非线性控制器 | 第137-139页 |
| ·计算机辅助设计参数寻优法 | 第139-140页 |
| ·系统设计及仿真 | 第140-147页 |
| ·实验结果 | 第147-149页 |
| ·本章小节 | 第149-150页 |
| 第七章 总结与展望 | 第150-153页 |
| 参考文献 | 第153-165页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第165-168页 |
| 致谢 | 第168页 |