| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·前言 | 第8页 |
| ·催化剂设计 | 第8-14页 |
| ·传统催化剂设计 | 第8-9页 |
| ·计算机辅助催化剂设计 | 第9-14页 |
| ·重油轻质化替代柴油技术 | 第14-16页 |
| ·柴油替代技术的现状及发展趋势 | 第14-15页 |
| ·重油轻质化替代柴油的理论研究 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-18页 |
| 2 计算机辅助催化剂配方优化设计方法的研究 | 第18-33页 |
| ·配方优化设计 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络 | 第19-26页 |
| ·人工神经网络定义 | 第19页 |
| ·人工神经网络优点及应用 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络种类 | 第20-21页 |
| ·BP神经网络 | 第21-26页 |
| ·遗传算法优化方法 | 第26-32页 |
| ·遗传算法原理 | 第26-27页 |
| ·遗传算法步骤 | 第27-30页 |
| ·遗传算法与传统方法的比较 | 第30-32页 |
| ·遗传算法的改进 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 重油轻质化催化剂配方试验设计 | 第33-38页 |
| ·均匀试验设计 | 第33-35页 |
| ·均匀设计概述 | 第33页 |
| ·均匀设计表与使用表 | 第33-34页 |
| ·均匀设计基本步骤 | 第34-35页 |
| ·重油轻质化催化剂配方试验方案安排 | 第35页 |
| ·因素的选择 | 第35页 |
| ·试验表头设计 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-38页 |
| 4 ANN-GA在重油轻质化催化剂配方优化中的应用 | 第38-47页 |
| ·ANN-GA协同优化应用 | 第38页 |
| ·BP辅助重油轻质化催化剂配方优化设计建模 | 第38-43页 |
| ·网络层数设计 | 第39-40页 |
| ·激活函数选择 | 第40页 |
| ·学习算法选择 | 第40-42页 |
| ·重油轻质化催化剂配方网络模型 | 第42-43页 |
| ·重油轻质化催化剂配方优化的GA求解 | 第43-45页 |
| ·实值编码选择 | 第44页 |
| ·定义适应度函数 | 第44页 |
| ·遗传参数的确定 | 第44-45页 |
| ·ANN-GA协同优化重油轻质化催化剂配方 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 软件开发及优化结果 | 第47-56页 |
| ·均匀设计软件 | 第47-49页 |
| ·软件设计思想 | 第47页 |
| ·系统软件设计 | 第47-49页 |
| ·基于ANN-GA算法编程 | 第49-52页 |
| ·Matlab介绍 | 第49页 |
| ·神经网络工具箱函数 | 第49-51页 |
| ·遗传软件包主要函数 | 第51-52页 |
| ·重油轻质化催化剂配方优化设计的实现 | 第52-55页 |
| ·主程序实现 | 第52-53页 |
| ·优化结果 | 第53-55页 |
| ·结果对比分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |