| 第一章 绪论 | 第1-28页 |
| §1．1 课题的研究背景 | 第8-9页 |
| §1．2 炉内弥散介质的定义及其辐射传递特性的研究现状 | 第9-18页 |
| §1．3 图像法在炉内燃烧诊断中的应用现状 | 第18-24页 |
| §1．4 燃烧过程优化控制的研究现状 | 第24-26页 |
| §1．5 本文主要研究内容 | 第26-28页 |
| 第二章 燃烧过程单组分介质辐射特性研究 | 第28-52页 |
| §2．1 炉内固体颗粒辐射特性研究 | 第28-36页 |
| §2．2 炉内气体辐射特性研究 | 第36-46页 |
| §2．3 气体吸收谱带随压力温度的变化特性 | 第46-51页 |
| §2．4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 炉内混合介质辐射特性研究 | 第52-78页 |
| §3．1 粒子群辐射特性的研究 | 第52-57页 |
| §3．2 遗传算法重建颗粒粒度分布的研究 | 第57-64页 |
| §3．3 混合气体辐射特性计算 | 第64-66页 |
| §3．4 可调谐激光器用于气体浓度测量的研究 | 第66-76页 |
| §3．5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第四章 逆向MONTECARLO法在炉内辐射传热计算中的应用 | 第78-101页 |
| §4．1 研究的意义与目的 | 第78-82页 |
| §4．2 四角切圆煤粉锅炉辐射传递计算难点 | 第82-83页 |
| §4．3 技术路线与研究方法 | 第83-88页 |
| §4．4 逆向MONTE CARLO辐射传递计算方法 | 第88-92页 |
| §4．5 计算结果分析 | 第92-99页 |
| §4．6 本章小结 | 第99-101页 |
| 第五章 炉膛切圆在线诊断与温度场快速重建算法研究 | 第101-124页 |
| §5．1 炉膛切圆在线诊断的意义与研究现状 | 第101-102页 |
| §5．2 基于神经网络的温度场中心和切圆直径实时在线监测 | 第102-112页 |
| §5．3 基于插值滤波反投影技术的温度场重建算法研究 | 第112-122页 |
| §5．4 本章小结 | 第122-124页 |
| 第六章 应用人工智能技术构造电站锅炉燃烧诊断专家系统 | 第124-160页 |
| §6．1 燃烧领域专家系统研究背景 | 第124-125页 |
| §6．2 建立大型电站锅炉燃烧诊断专家系统的意义 | 第125-126页 |
| §6．3 专家系统的知识元表示方法 | 第126-134页 |
| §6．4 专家系统的逻辑搜索推理过程 | 第134-141页 |
| §6．5 面向对象的电站锅炉燃烧诊断专家系统设计 | 第141-150页 |
| §6．6 面向对象的锅炉燃烧诊断专家系统的应用 | 第150-159页 |
| §6．7 本章小结 | 第159-160页 |
| 第七章 基于辐射能的锅炉燃烧过程优化控制的试验研究 | 第160-189页 |
| §7．1 研究背景 | 第160-163页 |
| §7．2 辐射能的定义与获取 | 第163-165页 |
| §7．3 炉内辐射光谱特性的试验研究 | 第165-185页 |
| §7．4 基于辐射强度的炉内燃烧优化控制设计 | 第185-188页 |
| §7．5 本章小结 | 第188-189页 |
| 第八章 全文总结 | 第189-192页 |
| 参考文献 | 第192-200页 |
| 发表和录用的文章 | 第200-201页 |
| 致谢 | 第201页 |
