大型电站锅炉配煤掺烧的飞灰含碳量预测与优化运行
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 人工神经网络概述 | 第17-27页 |
| ·人工神经网络的发展过程及应用 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络的发展过程 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第18-19页 |
| ·BP神经网络理论 | 第19-24页 |
| ·BP网络结构 | 第19页 |
| ·BP算法介绍 | 第19-21页 |
| ·BP算法的改进 | 第21-22页 |
| ·BP网络参数的确定 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络建模的一般步骤 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 飞灰含碳量的预测模型 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·研究对象介绍 | 第27-29页 |
| ·飞灰含碳量特性热态测试结果 | 第29-35页 |
| ·数据预处理 | 第35-36页 |
| ·飞灰含碳量特性神经网络模型的设计 | 第36-37页 |
| ·模型的训练与测试 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 各影响因素对飞灰含碳量的定量分析 | 第41-49页 |
| ·过量空气系数的影响 | 第41-43页 |
| ·煤粉细度的影响 | 第43-44页 |
| ·负荷变化的影响 | 第44-45页 |
| ·热风温度的影响 | 第45-46页 |
| ·燃尽风的影响 | 第46-47页 |
| ·燃烧器摆角的影响 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 燃煤锅炉飞灰含碳量的优化运行 | 第49-67页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·遗传算法简介 | 第49-51页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第51-55页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第51页 |
| ·遗传算法的操作 | 第51-53页 |
| ·遗传算法的改进 | 第53-54页 |
| ·遗传算法的基本执行过程 | 第54-55页 |
| ·遗传算法优化实例 | 第55-65页 |
| ·配煤掺烧 | 第56-61页 |
| ·锅炉飞灰含碳量优化问题的数学模型 | 第61-62页 |
| ·优化过程 | 第62-64页 |
| ·优化分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 总结 | 第67页 |
| 创新点 | 第67-68页 |
| 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
