湿法冶金浸出过程建模与优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 湿法冶金浸出过程概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 湿法冶金概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 浸出过程概述 | 第12-14页 |
| 1.3 浸出过程工艺发展现状 | 第14-16页 |
| 1.4 浸出过程自动化技术发展现状 | 第16-19页 |
| 1.4.1 浸出过程建模优化发展现状 | 第16-18页 |
| 1.4.2 浸出过程自动控制发展现状 | 第18-19页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第19-21页 |
| 第2章 浸出过程机理模型 | 第21-39页 |
| 2.1 氰化浸出过程基本原理 | 第21-26页 |
| 2.1.1 氰化浸出反应方程 | 第21-23页 |
| 2.1.2 影响浸出过程的因素 | 第23-26页 |
| 2.2 浸出过程机理模型 | 第26-31页 |
| 2.2.1 建模依据 | 第26-27页 |
| 2.2.2 单级浸出模型 | 第27-29页 |
| 2.2.3 多级浸出模型 | 第29-31页 |
| 2.2.4 模型参数 | 第31页 |
| 2.3 模型仿真分析 | 第31-36页 |
| 2.3.1 模型验证 | 第32-33页 |
| 2.3.2 输入量对浸出过程影响 | 第33-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-39页 |
| 第3章 基于SQP算法串行混合模型 | 第39-53页 |
| 3.1 串行混合模型概述 | 第39-41页 |
| 3.1.1 基于数据的混合建模方法 | 第39-40页 |
| 3.1.2 机理模型的参数辨识 | 第40-41页 |
| 3.2 数据预处理 | 第41-45页 |
| 3.2.1 数据筛选 | 第41-42页 |
| 3.2.2 稳态数据检验 | 第42-45页 |
| 3.3 基于序列二次规划的混合模型 | 第45-50页 |
| 3.3.1 序列二次规划法 | 第45-48页 |
| 3.3.2 基于序列二次规划的模型参数辨识 | 第48-49页 |
| 3.3.3 模型参数实时校正框架 | 第49-50页 |
| 3.4 仿真分析 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于粒子群优化算法的浸出过程优化 | 第53-65页 |
| 4.1 浸出过程优化问题 | 第53-56页 |
| 4.1.1 浸出过程优化概述 | 第53-54页 |
| 4.1.2 浸出过程优化模型 | 第54-56页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第56-60页 |
| 4.2.1 标准粒子群算法 | 第57-59页 |
| 4.2.2 遗传粒子群算法 | 第59-60页 |
| 4.3 浸出过程优化计算 | 第60-63页 |
| 4.3.1 优化结果分析 | 第60-62页 |
| 4.3.2 浸出过程实时优化 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 湿法冶金浸出过程优化控制平台的设计与实现 | 第65-79页 |
| 5.1 优化控制系统的总体结构 | 第66-70页 |
| 5.1.1 系统的硬件结构 | 第66页 |
| 5.1.2 系统的软件结构 | 第66-70页 |
| 5.1.3 数据库存储结构 | 第70页 |
| 5.2 优化控制平台的数据通信 | 第70-73页 |
| 5.2.1 平台与PLC通信连接 | 第71页 |
| 5.2.2 平台与数据库接口通信 | 第71-72页 |
| 5.2.3 平台与MATLAB算法通信 | 第72-73页 |
| 5.3 浸出过程优化控制操作平台界面设计 | 第73-77页 |
| 5.3.1 平台界面整体设计 | 第73-74页 |
| 5.3.2 浸出子界面及功能 | 第74-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第6章 结论与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 工作总结 | 第79-80页 |
| 6.2 工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
