| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究结渣的意义 | 第12-13页 |
| ·结渣的含义 | 第12页 |
| ·结渣的危害性 | 第12-13页 |
| ·研究结渣的意义 | 第13页 |
| ·研究的对象以及理论与实践依据 | 第13-14页 |
| ·研究的对象 | 第13页 |
| ·研究的理论及实践依据 | 第13-14页 |
| ·国内外文献综述 | 第14-17页 |
| ·主要煤灰结渣特性指标 | 第14-15页 |
| ·煤灰的熔融温度指标 | 第14页 |
| ·煤灰成分结渣指标 | 第14页 |
| ·煤灰黏度结渣指标 | 第14-15页 |
| ·灰熔点与灰成分等的综合指标 | 第15页 |
| ·主要煤灰结渣特性预测方法 | 第15页 |
| ·根据煤灰特性的预测方法 | 第15页 |
| ·根据多项指标的综合预测方法 | 第15页 |
| ·煤灰成分与煤灰熔融特性的关系 | 第15-16页 |
| ·矿物质对煤灰结渣性的影响 | 第16页 |
| ·煤灰熔融性与相平衡物质之间的关系 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 煤灰结渣特性的因素分析 | 第18-38页 |
| ·煤灰成分对结渣的影响 | 第18-20页 |
| ·灰成分及其特性 | 第18页 |
| ·碱金属的影响 | 第18-19页 |
| ·灰中铁氧化物含量的影响 | 第19页 |
| ·硅酸盐含量的影响 | 第19-20页 |
| ·三氧化二铝含量的影响 | 第20页 |
| ·灰分含量的影响 | 第20页 |
| ·矿物组成对煤灰结渣特性的影响 | 第20-21页 |
| ·添加剂对煤灰结渣特性的影响 | 第21-22页 |
| ·耐熔剂的作用与反应 | 第21页 |
| ·助熔剂的作用与反应 | 第21-22页 |
| ·根据燃料特性对受热面结渣的预测方法 | 第22-30页 |
| ·根据灰渣单一成分含量进行预测 | 第22-24页 |
| ·根据煤灰成分综合比值进行预测 | 第24-26页 |
| ·根据灰熔点温度进行预测 | 第26-27页 |
| ·根据灰渣黏度特性进行预测 | 第27-28页 |
| ·根据煤灰烧结强度来预测 | 第28页 |
| ·根据渣型特征来预测 | 第28-29页 |
| ·根据煤灰单一特性预测方法综述 | 第29-30页 |
| ·锅炉设计参数选取对锅炉结渣方面的影响 | 第30-31页 |
| ·初步结论 | 第31页 |
| ·煤灰熔融特性影响因素相关性分析 | 第31-38页 |
| ·不同类别煤的煤质特征 | 第31-32页 |
| ·褐煤的煤质特征 | 第31-32页 |
| ·无烟煤的煤质特征 | 第32页 |
| ·非炼焦用（动力用）烟煤的煤质特征 | 第32页 |
| ·初步结论 | 第32-33页 |
| ·煤灰各成分对煤灰熔融性的作用 | 第33页 |
| ·煤灰中不同组分与软化温度ST 的关系 | 第33-35页 |
| ·灰中二氧化硅含量与ST 的关系 | 第33-34页 |
| ·灰中三氧化二铝和ST 的关系 | 第34页 |
| ·灰中三氧化二铁和ST 的关系 | 第34页 |
| ·灰中氧化钙和ST 的关系 | 第34页 |
| ·灰中氧化镁和ST 的关系 | 第34页 |
| ·灰中碱金属和ST 的关系 | 第34-35页 |
| ·煤灰中不同组分与流动温度FT 的关系 | 第35页 |
| ·按照不同类别分类对煤灰成分进行相关性分析 | 第35页 |
| ·结论 | 第35-38页 |
| 第三章 神经网络 | 第38-49页 |
| ·神经网络概述 | 第38-39页 |
| ·神经网络发展史 | 第38页 |
| ·神经网络模型 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络 | 第39-42页 |
| ·BP 网络的特点 | 第40页 |
| ·BP 网络的学习 | 第40-42页 |
| ·BP 网络的局限 | 第42页 |
| ·BP 网络的设计 | 第42-49页 |
| ·影响网络精度与收敛速度的参数 | 第42-43页 |
| ·BP 网络各种算法原理及比较 | 第43-48页 |
| ·最速下降BP 算法（SDBP） | 第43页 |
| ·动量BP 算法（MOBP） | 第43-44页 |
| ·学习率可变的BP 算法（VLBP） | 第44页 |
| ·弹性BP 算法（RPROP） | 第44-45页 |
| ·变梯度算法（CGBP） | 第45-46页 |
| ·拟牛顿算法 | 第46-47页 |
| ·LM（LEVENBERG-MARQUARDT）算法 | 第47-48页 |
| ·BP 网络学习算法的比较 | 第48-49页 |
| 第四章 应用BP 神经网络预测煤灰熔融特性 | 第49-68页 |
| ·对煤灰资料的分析 | 第49-50页 |
| ·BP 网络的建立 | 第50页 |
| ·应用BP 网络预测煤灰熔融特性算法的研究 | 第50-65页 |
| ·参数不变时各算法的比较 | 第50-57页 |
| ·参数改变时各算法的比较 | 第57-65页 |
| ·误差离散点因素分析 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第67-68页 |
| 第五章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·采用煤灰组分含量预测煤灰熔融温度 | 第68页 |
| ·BP 网络常用算法与主要参数的比较 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第74页 |