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双循环流化床颗粒循环流率实验及其模型研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
物理量名称及符号表第9-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·课题的背景和意义第12-13页
   ·生物质气化技术第13-16页
     ·固定床气化炉第14页
     ·气流床气化炉第14页
     ·流化床气化炉第14-16页
   ·国内外双循环流化床研究现状第16页
   ·本文的主要研究目的和研究内容第16-18页
     ·本文的研究目的第16-17页
     ·本文的研究内容第17-18页
第2章 冷态实验系统及实验方案第18-25页
   ·实验装置主体结构第18-19页
   ·部件的设计及改进第19-21页
     ·旋风分离器设计第19页
     ·布风装置的设计第19-20页
     ·立管的设计第20页
     ·提升管出口连接管的设计第20-21页
   ·实验台改造第21-22页
   ·实验物料第22-23页
   ·实验过程及测试方法第23-25页
第3章 实验结果及分析第25-32页
   ·溢流式双循环流化床的返料特性第25-27页
     ·气化室风速的影响第25-26页
     ·提升管风速的影响第26页
     ·静床高的影响第26-27页
     ·物料平均粒径的影响第27页
   ·排渣式双循环流化床的返料特性第27-30页
     ·气化室风速的影响第28页
     ·流化风速的影响第28-29页
     ·二次风速的影响第29页
     ·静床高的影响第29页
     ·物料平均粒径的影响第29-30页
   ·本章小结第30-32页
第4章 颗粒循环流率流体动力学模型研究第32-45页
   ·模型结构第32页
   ·临界流化孔隙率的计算第32-34页
   ·颗粒终端速度的计算第34-35页
   ·提升管模型第35-39页
   ·旋风分离器模型第39-40页
   ·立管模型第40-41页
   ·返料管模型第41-42页
   ·气化室模型第42页
   ·模拟结果及分析第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第5章 颗粒循环流率BP 神经网络模型研究第45-54页
   ·BP 神经网络模型简介第45-47页
   ·BP 神经网络模型的设计第47-51页
     ·输入输出层的设计第47-48页
     ·隐含层的设计第48页
     ·传递函数的选取第48-49页
     ·BP 网络学习算法的选取第49页
     ·BP 网络的预处理和后处理第49-50页
     ·创建BP 神经网络第50-51页
   ·模拟结果及分析第51-52页
   ·本章小结第52-54页
第6章 结论与展望第54-56页
   ·结论第54-55页
   ·展望第55-56页
参考文献第56-60页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果第60-61页
致谢第61-62页
详细摘要第62-70页

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