| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 球团矿烧结过程概述 | 第14-15页 |
| 1.3 链篦机回转窑球团焙烧过程工艺及特点 | 第15-19页 |
| 1.3.1 前期工艺过程 | 第16-17页 |
| 1.3.2 生球的干燥焙烧固结 | 第17-19页 |
| 1.3.3 成品球的冷却 | 第19页 |
| 1.4 过程中操作参数对球团质量的影响 | 第19-22页 |
| 1.4.1 球团的质量标准 | 第19-21页 |
| 1.4.2 与质量有关的工艺参数 | 第21-22页 |
| 1.5 工业过程建模综述 | 第22-24页 |
| 1.5.1 常见的工业过程建模概述 | 第22-23页 |
| 1.5.2 球团矿烧结过程建模的发展概况 | 第23-24页 |
| 1.6 工业优化问题综述 | 第24-27页 |
| 1.6.1 工业过程优化问题 | 第24-26页 |
| 1.6.2 球团矿烧结过程的优化问题 | 第26-27页 |
| 1.7 本文的主要工作 | 第27-30页 |
| 第二章 造球与生球堆积模拟 | 第30-50页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 球团原料与造球机理 | 第31-33页 |
| 2.2.1 球团原料 | 第31页 |
| 2.2.2 造球机理 | 第31-33页 |
| 2.3 生球特性 | 第33-35页 |
| 2.3.1 生球的强度 | 第33-34页 |
| 2.3.2 生球塑性 | 第34-35页 |
| 2.4 生球堆积模型的建立 | 第35-49页 |
| 2.4.1 球体堆积模型简介 | 第35-36页 |
| 2.4.2 生球堆积的排列 | 第36-37页 |
| 2.4.3 生球的粒度分布 | 第37-39页 |
| 2.4.4 生球的塑性变形 | 第39-40页 |
| 2.4.5 落滚法则 | 第40-43页 |
| 2.4.6 模拟结果和分析 | 第43-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 生球干燥与氧化过程建模 | 第50-80页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 链算机过程简介 | 第51-52页 |
| 3.3 生球干燥过程建模 | 第52-61页 |
| 3.3.1 游离水蒸发阶段干燥模型 | 第53-56页 |
| 3.3.2 毛细作用蒸发阶段干燥模型 | 第56-61页 |
| 3.4 球团氧化过程建模 | 第61-66页 |
| 3.4.1 铁矿颗粒氧化 | 第61-63页 |
| 3.4.2 煤粉颗粒燃烧 | 第63-64页 |
| 3.4.3 石灰石分解 | 第64-66页 |
| 3.4.4 气体流量 | 第66页 |
| 3.5 链算机阶段传热模型的建立 | 第66-75页 |
| 3.5.1 模型参数的确定 | 第67-69页 |
| 3.5.2 参数的辨识 | 第69-71页 |
| 3.5.3 仿真验证 | 第71-75页 |
| 3.6 预热球团强度 | 第75-79页 |
| 3.6.1 生球干燥过程的强度变化 | 第76-77页 |
| 3.6.2 干燥球团氧化过程的强度变化 | 第77-79页 |
| 3.7 本章小结 | 第79-80页 |
| 第四章 球团固结过程建模 | 第80-98页 |
| 4.1 引言 | 第80页 |
| 4.2 回转窑过程简介 | 第80-81页 |
| 4.3 回转窑内焙烧的Fluent模拟 | 第81-85页 |
| 4.3.1 窑内燃烧模型 | 第82-83页 |
| 4.3.2 边界条件 | 第83页 |
| 4.3.3 模拟结果分析 | 第83-85页 |
| 4.4 结圈作用下的球团平均停留时间研究 | 第85-91页 |
| 4.4.1 回转窑内球团平均停留时间 | 第85-86页 |
| 4.4.2 结圈作用下的轴向变径与填充角 | 第86-87页 |
| 4.4.3 变径影响下的物料动态休止角的计算 | 第87-90页 |
| 4.4.4 变径影响下物料厚度的分段计算 | 第90-91页 |
| 4.5 仿真与讨论 | 第91-96页 |
| 4.5.1 不同转速下动态休止角变化 | 第91-92页 |
| 4.5.2 不同给料速率下的料层厚度变化 | 第92-95页 |
| 4.5.3 固化球团的强度变化 | 第95-96页 |
| 4.6 本章小结 | 第96-98页 |
| 第五章 基于神经网络的球团矿烧结过程混合建模 | 第98-112页 |
| 5.1 引言 | 第98-99页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第99-100页 |
| 5.3 神经网络个体集成算法 | 第100-105页 |
| 5.3.1 AdaBoosting集成算法 | 第101-103页 |
| 5.3.2 Bagging集成算法 | 第103-105页 |
| 5.4 球团矿烧结混合模型 | 第105-108页 |
| 5.4.1 混合模型结构 | 第105-106页 |
| 5.4.2 BP神经网络集成模型 | 第106-108页 |
| 5.5 仿真与讨论 | 第108-111页 |
| 5.6 本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 球团矿烧结过程的优化 | 第112-128页 |
| 6.1 引言 | 第112页 |
| 6.2 多目标进化算法 | 第112-116页 |
| 6.2.1 非支配分层遗传算法(NSGA) | 第114页 |
| 6.2.2 粒子群优化算法 | 第114-116页 |
| 6.3 基于NSGA-Ⅱ的球团矿烧结过程多目标优化 | 第116-121页 |
| 6.3.1 目标函数 | 第117-118页 |
| 6.3.2 决策变量 | 第118-119页 |
| 6.3.3 约束条件 | 第119页 |
| 6.3.4 仿真与讨论 | 第119-121页 |
| 6.4 基于理想点最短距离的烧结过程多目标优化 | 第121-127页 |
| 6.4.1 基于理想点最短距离的多目标优化 | 第121-122页 |
| 6.4.2 二阶振荡粒子群优化算法 | 第122-123页 |
| 6.4.3 球团矿烧结过程多目标优化 | 第123-125页 |
| 6.4.4 仿真与讨论 | 第125-127页 |
| 6.5 本章小结 | 第127-128页 |
| 第七章 总结与展望 | 第128-130页 |
| 附录 | 第130-134页 |
| 参考文献 | 第134-142页 |
| 致谢 | 第142-144页 |
| 攻读博士学位期间论文情况 | 第144-146页 |
| 个人简历 | 第146页 |