铜转炉吹炼终点预报模型的研究及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·铜锍吹炼国内外研究现状 | 第8-13页 |
| ·铜锍吹炼过程数学模型研究 | 第8-9页 |
| ·铜锍吹炼过程试验研究 | 第9-10页 |
| ·铜锍吹炼终点研究 | 第10-11页 |
| ·智能决策与控制技术及其在有色冶金炉窑上的应用 | 第11-13页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 卧式转炉铜锍吹炼过程 | 第15-23页 |
| ·铜锍吹炼理论基础 | 第15-17页 |
| ·铜锍吹炼生产实践 | 第17-18页 |
| ·吹炼过程的主要技术经济指标 | 第18-19页 |
| ·吹炼过程存在的问题 | 第19-20页 |
| ·影响转炉吹炼终点的因素 | 第20-21页 |
| ·组合模型思想的提出 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 铜镜 P-S转炉吹炼终点时间预测模型 | 第23-36页 |
| ·造渣期终点偏最小二乘回归模型 | 第23-29页 |
| ·偏最小二乘回归方法 | 第24-26页 |
| ·转炉吹炼造渣期偏最小二乘回归模型 | 第26-27页 |
| ·模型仿真结果 | 第27-29页 |
| ·造铜期终点氧平衡模型 | 第29-35页 |
| ·物料分析 | 第29-31页 |
| ·物料中氧含量的估算 | 第31-32页 |
| ·耗氧量的计算方法 | 第32-34页 |
| ·氧平衡模型仿真结果与分析 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于神经网络补偿的吹炼终点组合预报模型 | 第36-53页 |
| ·数据预处理 | 第37-41页 |
| ·样本标准化 | 第37-38页 |
| ·学习样本的选择 | 第38-39页 |
| ·样本除噪 | 第39页 |
| ·基于主元分析的输入数据集降维处理 | 第39-41页 |
| ·神经网络的结构设计 | 第41-43页 |
| ·遗传BP混合算法训练神经网络 | 第43-48页 |
| ·吹炼终点组合预报模型 | 第48-50页 |
| ·仿真结果 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 P-S转炉终点预报系统 | 第53-63页 |
| ·系统概述 | 第53-54页 |
| ·系统软件实现 | 第54-58页 |
| ·数据通信技术 | 第54-56页 |
| ·数据库技术 | 第56-58页 |
| ·报表打印 | 第58页 |
| ·软件功能界面设计 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 1.结论 | 第63页 |
| 2.展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第71页 |
