| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第12-15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 燃煤锅炉高效低污染燃烧优化运行综述 | 第16-23页 |
| ·NOX的生成机理 | 第16-17页 |
| ·热力型NOx（Thermal NOx） | 第16页 |
| ·快速型NOx（Prompt NOx） | 第16页 |
| ·燃料型NOx（Fuel NOx） | 第16-17页 |
| ·人工神经网络、优化算法在锅炉燃烧优化中的应用文献综述 | 第17-22页 |
| ·人工神经网络在锅炉燃烧优化中的应用文献综述 | 第17-19页 |
| ·优化算法在锅炉燃烧优化中的应用文献综述 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 大型电站燃煤锅炉配煤掺烧概况 | 第23-30页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·配煤技术概况 | 第24-27页 |
| ·国内外技术发展现状与趋势 | 第24-25页 |
| ·配煤技术的概念 | 第25-27页 |
| ·700MW燃煤锅炉配煤掺烧方案 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 BP神经网络及其在大型电站锅炉配煤掺烧建模中的应用 | 第30-53页 |
| ·人工神经网络概述 | 第30页 |
| ·BP神经网络建模原理 | 第30-33页 |
| ·人工神经元的数学模型 | 第31页 |
| ·BP神经网络模型 | 第31-32页 |
| ·BP网络的学习 | 第32-33页 |
| ·BP网络的建模与设计 | 第33页 |
| ·BP网络拓扑结构 | 第33页 |
| ·传输函数 | 第33页 |
| ·BP神经网络在锅炉燃烧NOX排放特性建模中的应用 | 第33-51页 |
| ·锅炉燃烧设备概况 | 第33-35页 |
| ·神经网络模型的输入与输出以及结构 | 第35-45页 |
| ·神经网络训练数据的准备 | 第45-47页 |
| ·数据的预处理 | 第47-48页 |
| ·网络模型的建立 | 第48页 |
| ·结果及分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 遗传算法及其在大型锅炉配煤掺烧优化中的应用 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·遗传算法概念 | 第54页 |
| ·遗传算法的流程 | 第54-56页 |
| ·编码方法 | 第54-55页 |
| ·适应度函数 | 第55页 |
| ·约束的处理 | 第55页 |
| ·控制参数选择 | 第55-56页 |
| ·基于遗传算法的配煤掺烧优化 | 第56-66页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·高效运行与低污染控制的协调 | 第57页 |
| ·NOx排放与锅炉效率的优化 | 第57-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 全文总结和展望 | 第67-69页 |
| 全文总结 | 第67-68页 |
| 本文主要创新点 | 第68页 |
| 下一步研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录 | 第74-80页 |
| 攻读学位期间取得的成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
