基于群智能优化算法的烧结配料优化设计与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究概述 | 第9-11页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 烧结配料过程分析与数学建模 | 第12-18页 |
| ·烧结工艺 | 第12-14页 |
| ·烧结工艺介绍 | 第12-13页 |
| ·烧结过程的主要物理化学反应 | 第13-14页 |
| ·烧结配料的影响因素分析 | 第14-15页 |
| ·烧结配料的数学模型 | 第15-17页 |
| ·目标函数的建立 | 第15页 |
| ·影响烧结矿成分与结构的因素 | 第15-16页 |
| ·约束条件的建立 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 粒子群算法的改进及在烧结配料优化中的应用 | 第18-26页 |
| ·粒子群算法原理 | 第18-19页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第19-22页 |
| ·标准粒子群算法的不足 | 第19-20页 |
| ·惯性权重的设计 | 第20-22页 |
| ·配料优化的实现 | 第22-25页 |
| ·配料建模 | 第22-24页 |
| ·仿真实现 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 混合优化算法在烧结配料中的应用 | 第26-33页 |
| ·主流算法介绍 | 第26-30页 |
| ·线性规划法 | 第26-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法 | 第28-30页 |
| ·混合优化算法的融合 | 第30-32页 |
| ·混合优化算法的设计思想 | 第30页 |
| ·混合优化算法的衔接 | 第30-31页 |
| ·混合优化算法的设计 | 第31-32页 |
| ·混合优化算法的仿真 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第五章 系统软件开发与实现 | 第33-39页 |
| ·软件开发技术 | 第33-35页 |
| ·面向对象技术 | 第33页 |
| ·可视化技术 | 第33-34页 |
| ·ADO数据库接口技术 | 第34-35页 |
| ·软件开发工具的选择 | 第35页 |
| ·系统构成与实现 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第六章 结论与展望 | 第39-40页 |
| ·全文工作总结 | 第39页 |
| ·研究工作展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
