| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·氧化铝生产及其溶出工序能耗概况 | 第10-11页 |
| ·管道化氧化铝生产工艺简述 | 第11-13页 |
| ·管道化溶出技术研究动态 | 第13-15页 |
| ·神经网络技术及其在氧化铝生产过程的应用 | 第15-16页 |
| ·课题来源与研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 管道化溶出系统的热力学平衡分析 | 第18-29页 |
| ·能量分析方法介绍 | 第18-19页 |
| ·基于热力学第一定律的能量模型 | 第19-20页 |
| ·基于(火用)方法的能量模型 | 第20-22页 |
| ·(火用)损失 | 第20-21页 |
| ·(火用)效率 | 第21-22页 |
| ·管道化溶出系统熔盐换热段的热平衡分析 | 第22-29页 |
| ·热平衡测试仪器和参数 | 第22-23页 |
| ·基于第一热力学定律的热计算结果 | 第23-24页 |
| ·基于(火用)方法的热力学计算结果 | 第24-26页 |
| ·两种方法在管道化溶出系统运行中的动态能量分析 | 第26-29页 |
| 第三章 结疤规律分析及基于传热机理的熔盐温度预测模型 | 第29-37页 |
| ·结疤生成规律的研究概况 | 第29-31页 |
| ·结疤对各段换热器传热的影响 | 第31-32页 |
| ·管道化溶出系统熔盐段结疤厚度的计算 | 第32-34页 |
| ·结疤厚度的模型 | 第32-33页 |
| ·结疤厚度的计算结果 | 第33-34页 |
| ·基于传热机理的熔盐温度预测模型 | 第34-36页 |
| ·传热模型的建立 | 第34-35页 |
| ·传热模型的预测结果 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 熔盐温度波动分析与BP神经网络设计 | 第37-52页 |
| ·溶出系统的熔盐温度波动分析 | 第37-42页 |
| ·运行时间对熔盐温度的影响 | 第39-40页 |
| ·矿浆流量对熔盐温度的影响 | 第40页 |
| ·矿浆成分对熔盐温度的影响 | 第40-41页 |
| ·矿浆进出口温度对熔盐温度的影响 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络分析与设计 | 第42-47页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第42-43页 |
| ·基于BP算法的多层前馈网络模型及其学习算法 | 第43-45页 |
| ·BP算法的局限性及其改进 | 第45页 |
| ·BP网络设计中的几个问题 | 第45-47页 |
| ·神经网络输入数据的PCA主成分分析法 | 第47-51页 |
| ·PCA主分量分析法的概念和基本思想 | 第48-49页 |
| ·主成分分析法的数学模型 | 第49-50页 |
| ·主成分的贡献率 | 第50页 |
| ·氧化铝溶出系统数据的PCA算法实现 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于BP神经网络的熔盐温度预测模型 | 第52-66页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱概述 | 第52页 |
| ·基于BP神经网络集的熔盐温度预测算法设计 | 第52-62页 |
| ·神经网络集初始条件的设定 | 第53-54页 |
| ·输入输出参数的选择 | 第54-55页 |
| ·数据预处理 | 第55-57页 |
| ·熔盐温度预测模型的BP子神经网络算法设计与实现 | 第57-61页 |
| ·两种模型的讨论与分析 | 第61-62页 |
| ·熔盐温度优化和节能分析 | 第62-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·主要结论 | 第66-67页 |
| ·有待研究的问题 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附表 | 第72-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第88页 |