| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 甲醇精馏与模拟的国内外研究现状 | 第10-18页 |
| 1.2.1 甲醇精馏工艺的发展概况 | 第10-14页 |
| 1.2.2 化工模拟与优化的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 精馏模拟优化的国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容及意义 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第19-20页 |
| 第2章 甲醇四塔精馏的建模 | 第20-33页 |
| 2.1 甲醇四塔精馏工艺流程简介 | 第20-21页 |
| 2.2 参数设定 | 第21-22页 |
| 2.2.1 粗甲醇的组成 | 第21-22页 |
| 2.2.2 主要设计的操作参数 | 第22页 |
| 2.3 物性方法的选择 | 第22-24页 |
| 2.4 预精馏塔的模拟及运行 | 第24-26页 |
| 2.4.1 预精馏塔的模拟 | 第24-25页 |
| 2.4.2 预精馏塔模拟结果的分析 | 第25-26页 |
| 2.5 加压精馏塔与常压精馏塔的模拟及结果 | 第26-29页 |
| 2.5.1 加压精馏塔与常压精馏塔的模拟 | 第26-27页 |
| 2.5.2 T2102与T2103的模拟分析 | 第27-29页 |
| 2.6 甲醇回收塔的模拟及运行 | 第29-31页 |
| 2.6.1 甲醇回收塔的模拟 | 第29-30页 |
| 2.6.2 甲醇回收塔的运行与分析 | 第30-31页 |
| 2.7 甲醇四塔精馏的模拟及运行 | 第31-33页 |
| 2.7.1 甲醇四塔精馏的模拟 | 第31-32页 |
| 2.7.2 甲醇四塔精馏的模拟结果的对比与分析 | 第32-33页 |
| 第3章 优化分析 | 第33-41页 |
| 3.1 优化问题的描述 | 第33页 |
| 3.2 动态规划相关解释 | 第33-35页 |
| 3.3 系统分解 | 第35-36页 |
| 3.4 系统的分析与求解 | 第36-38页 |
| 3.5 优化问题的数学描述 | 第38-41页 |
| 第4章 优化方法的说明 | 第41-48页 |
| 4.1 人工神经网络的说明 | 第41-43页 |
| 4.2 BP神经网络的基本原理 | 第43-48页 |
| 4.2.1 BP神经网络的简介 | 第43-44页 |
| 4.2.2 BP算法思想 | 第44-47页 |
| 4.2.3 BP神经网络算法的步骤及流程图 | 第47-48页 |
| 第5章 基于BP神经网络算法的ASPEN PLUS的优化 | 第48-55页 |
| 5.1 训练样本的采集与输入 | 第48页 |
| 5.2 样本的归一化处理 | 第48-49页 |
| 5.3 BP神经网络结构的确定 | 第49-51页 |
| 5.3.1 输入层和输出层的参数设计 | 第49页 |
| 5.3.2 隐含层层数的确定 | 第49-50页 |
| 5.3.3 中间层节点数及传递函数的确定 | 第50-51页 |
| 5.3.4 训练函数的确定 | 第51页 |
| 5.4 BP神经网络的训练 | 第51-53页 |
| 5.5 BP神经网络的优化结果 | 第53-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第62页 |