基于球团质量指标的生产过程优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·球团矿生产现状与发展趋势 | 第10-12页 |
| ·研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状与发展 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状与发展 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状与发展 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-18页 |
| 第2章 球团矿生产工艺及质量指标 | 第18-28页 |
| ·球团生产系统概述 | 第18页 |
| ·链篦机-回转窑-环冷机工艺流程 | 第18-22页 |
| ·球团干燥和预热系统 | 第20-21页 |
| ·球团氧化焙烧系统 | 第21-22页 |
| ·成品球团矿冷却系统 | 第22页 |
| ·球团矿的质量指标 | 第22-26页 |
| ·化学成分指标 | 第23-24页 |
| ·物理性能指标 | 第24-25页 |
| ·冶金性能指标 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 球团矿质量预报模型的建立 | 第28-48页 |
| ·人工神经网络 | 第28-33页 |
| ·人工神经网络概述 | 第28页 |
| ·神经网络基本理论 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-33页 |
| ·粗糙集 | 第33-38页 |
| ·概述 | 第33页 |
| ·粗糙集基本理论 | 第33-36页 |
| ·粗糙集中的属性约简算法 | 第36-38页 |
| ·基于粗糙集的BP神经网络球团质量预报模型的建立 | 第38-44页 |
| ·基于粗糙集属性约简的模型输入变量的选择 | 第38-42页 |
| ·球团质量预报模型的建立 | 第42-44页 |
| ·仿真结果与分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于遗传算法的球团生产过程参数优化 | 第48-62页 |
| ·遗传算法 | 第48-54页 |
| ·遗传算法简介 | 第48页 |
| ·遗传算法的特点 | 第48-49页 |
| ·遗传算法的组成要素 | 第49-54页 |
| ·球团生产过程参数优化的实现 | 第54-58页 |
| ·球团生产过程参数优化模型的建立 | 第54-56页 |
| ·优化求解过程 | 第56-58页 |
| ·优化结果与分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 基于T-S模糊模型的最佳操作参数模型 | 第62-76页 |
| ·T-S模糊模型基本理论 | 第62-65页 |
| ·T-S模糊模型的定义 | 第62-63页 |
| ·T-S模糊模型的辨识 | 第63-65页 |
| ·基于粗糙集的T-S模糊模型输入变量的选择 | 第65-67页 |
| ·条件属性和决策属性的选择 | 第66页 |
| ·基于粗糙集的T-S模糊模型输入变量选择的实现 | 第66-67页 |
| ·基于模糊C均值聚类算法的前件参数和结构辨识 | 第67-71页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第67-70页 |
| ·模糊C均值聚类算法辨识前件参数与结构 | 第70-71页 |
| ·基于最小二乘法的后件参数辨识 | 第71-74页 |
| ·最小二乘法 | 第71-72页 |
| ·最小二乘法辨识后件参数 | 第72-74页 |
| ·结果与分析 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
