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烟气分析算法的优化设计

摘要第2-3页
abstract第3页
1 绪论第7-14页
    1.1 课题的研究背景及意义第7-8页
    1.2 烟气检测技术的现状第8-11页
        1.2.1 电化学法第8-9页
        1.2.2 光谱分析法第9-11页
    1.3 课题研究的内容第11-12页
    1.4 本文的结构第12-14页
2 光谱分析理论第14-23页
    2.1 气体光谱的形成机理第14-15页
    2.2 比尔朗伯定律第15-18页
        2.2.1 比尔朗伯定律的推导第16-18页
        2.2.2 吸光度的叠加性第18页
    2.3 光谱吸收的数学模型第18-20页
        2.3.1 单一气体的吸收模型第18-19页
        2.3.2 实际的烟气吸收模型第19-20页
    2.4 差分吸收光谱法(DOAS)第20-23页
        2.4.1 差分吸收光谱技术原理第20-21页
        2.4.2 DOAS可利用的光谱区间及可探测的物质第21-23页
3 紫外吸收光谱分析算法优化及设计第23-43页
    3.1 差分吸收烟气分析算法第23-25页
        3.1.1 差分吸收算法原理第23-24页
        3.1.2 差分吸收算法数据处理流程第24-25页
    3.2 循环迭代烟气分析法第25-38页
        3.2.1 混合气体浓度计算思路第25-26页
        3.2.2 气体拟合数据表的建立第26-34页
        3.2.3 循环迭代降低SO_2与NO_2之间的干扰第34-37页
        3.2.4 NO和NH_3浓度的计算第37-38页
    3.3 基于蚁群算法的烟气分析法第38-43页
        3.3.1 蚁群算法的原理第38-39页
        3.3.2 蚁群算法的设计第39-41页
        3.3.3 蚁群算法的具体实现第41-43页
4 基于蚁群算法的烟气分析系统搭建及验证第43-54页
    4.1 紫外烟气分析系统组成第43-45页
    4.2 蚁群算法验证第45-46页
    4.3 循环迭代算法验证第46-54页
        4.3.1 拟合公式的验证第46-49页
        4.3.2 吸光度叠加性的验证第49-51页
        4.3.3 循环迭代的验证第51-54页
5 结论第54-55页
    5.1 论文完成的工作第54页
    5.2 论文下一步工作第54-55页
参考文献第55-58页
致谢第58-60页

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