球团生产过程中热工参数的优化控制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外球团生产现状 | 第11-14页 |
| ·国外球团矿生产现状及发展趋势 | 第11-12页 |
| ·国内球团矿生产现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·链篦机—回转窑球团矿生产工艺及特点 | 第14-18页 |
| ·论文的主要工作 | 第18-19页 |
| 第2章 球团生产过程中热工参数对球团质量影响分析 | 第19-29页 |
| ·球团焙烧的理论基础 | 第19-20页 |
| ·球团焙烧过程 | 第19-20页 |
| ·球团焙烧的固结机理 | 第20页 |
| ·球团矿的质量标准 | 第20-22页 |
| ·化学成分指标 | 第21页 |
| ·物理性能指标 | 第21-22页 |
| ·冶金性能指标 | 第22页 |
| ·热工参数对球团质量影响因素分析 | 第22-28页 |
| ·影响生球干燥的因素 | 第22-25页 |
| ·影响球团焙烧过程的因素 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 球团生产过程中热工参数的建模与优化 | 第29-53页 |
| ·神经网络建模方法 | 第29-32页 |
| ·神经网络原理及理论知识 | 第29-31页 |
| ·BP神经网络 | 第31-32页 |
| ·基于BP神经网络的热工参数建模 | 第32-40页 |
| ·模型结构的确定 | 第32-38页 |
| ·BP神经网络的训练与仿真结果分析 | 第38-40页 |
| ·基于遗传算法的热工参数优化 | 第40-51页 |
| ·热工参数优化模型的建立 | 第41-43页 |
| ·遗传算法的设计 | 第43-49页 |
| ·优化结果与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于案例推理的最佳热工参数控制策略研究 | 第53-73页 |
| ·案例推理 | 第53-59页 |
| ·案例推理的思想与理论基础 | 第54页 |
| ·案例推理的两种主要类型 | 第54-56页 |
| ·案例推理的推理过程 | 第56-58页 |
| ·案例推理方法的优缺点 | 第58-59页 |
| ·热工参数的案例推理控制 | 第59-68页 |
| ·球团生产智能优化设定方法 | 第59-60页 |
| ·案例表示 | 第60-61页 |
| ·案例检索及匹配 | 第61-62页 |
| ·案例重用 | 第62-64页 |
| ·案例评价与修正 | 第64-65页 |
| ·案例的存储与维护 | 第65-68页 |
| ·实验研究 | 第68-71页 |
| ·实验一 | 第68-70页 |
| ·实验二 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 结束语 | 第73-75页 |
| ·本文总结 | 第73-74页 |
| ·下一步展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
