| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·铜熔炼生产的发展与现状 | 第8页 |
| ·铜闪速熔炼的控制现状 | 第8-10页 |
| ·预测方法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·铜闪速熔炼过程三大工艺参数的预测研究现状及意义 | 第11-12页 |
| ·论文内容及结构 | 第12-14页 |
| 第二章 铜闪速熔炼过程分析 | 第14-22页 |
| ·铜闪速熔炼过程中的主要化学反应 | 第14-16页 |
| ·铜闪速熔炼的机理分析 | 第16-20页 |
| ·影响铜闪速熔炼的主要因素 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 三大工艺参数机理预测模型 | 第22-41页 |
| ·铜闪速熔炼多相多组分平衡模型的建立 | 第22-31页 |
| ·多相多组分平衡模型 | 第22-24页 |
| ·多相多组分平衡方程的解法 | 第24-25页 |
| ·建立铜闪速熔炼多相多组分平衡模型的基本假设 | 第25-26页 |
| ·平衡体系中独立组分和从属组分的确定 | 第26-27页 |
| ·平衡体系方程组的建立 | 第27-29页 |
| ·平衡体系方程组的求解 | 第29-31页 |
| ·基于热平衡的冰铜温度模型 | 第31-33页 |
| ·热收入计算 | 第31-32页 |
| ·热支出计算 | 第32-33页 |
| ·仿真计算 | 第33-40页 |
| ·计算所需的热力学数据 | 第33-36页 |
| ·贵溪冶炼厂闪速熔炼炉的操作条件 | 第36页 |
| ·仿真结果 | 第36-39页 |
| ·结果分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 三大工艺参数神经网络预测模型 | 第41-53页 |
| ·概述 | 第41-42页 |
| ·改进的 BP神经网络模型 | 第42-46页 |
| ·传统的BP算法 | 第42-45页 |
| ·几种对BP算法的改进 | 第45-46页 |
| ·三大工艺参数神经网络预测模型的建立 | 第46-48页 |
| ·输入、输出层神经元数的确定 | 第46-47页 |
| ·隐含层数目和隐含层神经元数的确定 | 第47-48页 |
| ·仿真计算 | 第48-52页 |
| ·网络的训练次数 | 第48页 |
| ·学习样本的确定及获取 | 第48-49页 |
| ·样本的归一化 | 第49页 |
| ·对模型的仿真和测试 | 第49-52页 |
| ·结果分析 | 第52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于模糊分类的智能集成预测模型 | 第53-64页 |
| ·机理预测模型和神经网络模型存在问题的分析 | 第53页 |
| ·铜闪速熔炼过程三大工艺参数智能集成预测模型的依据 | 第53-55页 |
| ·基于模糊分类的模糊协调器 | 第55-59页 |
| ·模糊集 | 第55-56页 |
| ·模糊分类 | 第56-57页 |
| ·模糊协调器的设计 | 第57-59页 |
| ·智能集成预测模型的仿真结果与分析 | 第59-60页 |
| ·预测有效性的评价 | 第60-62页 |
| ·评价方法 | 第60-62页 |
| ·评价结果 | 第62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的论文及参与的项目 | 第73页 |