| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·课题意义 | 第9页 |
| ·国外及国内的发展状况 | 第9-11页 |
| ·国外的发展状况 | 第9-10页 |
| ·国内的发展状况 | 第10-11页 |
| ·研究内容 | 第11-13页 |
| 2 影响NOx的生成和锅炉热效率的因素 | 第13-18页 |
| ·NOx的危害 | 第13页 |
| ·煤粉燃烧过程中NOx的生成机理及影响因素 | 第13-15页 |
| ·煤粉燃烧过程中NOx的生成机理 | 第13-14页 |
| ·煤粉燃烧过程中NOx生成量的影响因素 | 第14-15页 |
| ·影响燃煤锅炉热效率的因素 | 第15-17页 |
| ·燃煤锅炉热效率的定义 | 第15页 |
| ·燃煤锅炉热效率的计算方法 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 人工神经网络和遗传算法 | 第18-28页 |
| ·人工神经网络简介 | 第18-23页 |
| ·生物神经元网络 | 第18页 |
| ·人工神经元模型 | 第18-19页 |
| ·BP神经网络 | 第19页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第19页 |
| ·BP神经网络的拓扑结构 | 第19-21页 |
| ·BP神经网络算法的训练过程 | 第21-23页 |
| ·遗传算法 | 第23-27页 |
| ·遗传算法的运算步骤及其流程图 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的基本要素 | 第24页 |
| ·遗传算法的编码方法 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的适应度函数 | 第25页 |
| ·遗传算法的算子 | 第25-26页 |
| ·遗传算法控制参数的选择 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 锅炉燃烧特性的模型建立与仿真研究 | 第28-38页 |
| ·遗传算法和BP网络耦合建立锅炉燃烧特性模型 | 第28-30页 |
| ·BP神经网络算法的局限性分析 | 第28页 |
| ·遗传算法的缺陷 | 第28页 |
| ·改进措施 | 第28-30页 |
| ·MATLAB工具箱 | 第30-32页 |
| ·遗传算法主函数 | 第30-31页 |
| ·评价函数 | 第31页 |
| ·设定初始种群函数 | 第31页 |
| ·基本遗传操作函数 | 第31-32页 |
| ·终止函数 | 第32页 |
| ·锅炉模型建立 | 第32-35页 |
| ·数据的前、后处理 | 第35页 |
| ·模型网络结构 | 第35页 |
| ·BP神经网络和GA优化BP神经网络建模相对误差对比 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 锅炉运行参数优化 | 第38-42页 |
| ·目标函数 | 第38-39页 |
| ·优化的操作参数和相应约束条件 | 第39-41页 |
| ·锅炉热效率的单独优化 | 第39页 |
| ·NO_x排放量的单独优化 | 第39-40页 |
| ·综合优化锅炉热效率和NO_x排放量 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |