基于神经网络模拟预分解窑煅烧的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究与应用现状 | 第10-15页 |
| ·人工看火 | 第10-11页 |
| ·全辐射高温计 | 第11页 |
| ·比色温度计 | 第11-12页 |
| ·红外热像仪 | 第12-13页 |
| ·多媒体温度测量 | 第13-15页 |
| ·高温窑炉的辐射分析 | 第13-14页 |
| ·多媒体测量原理 | 第14-15页 |
| ·计算传热学理论 | 第15-21页 |
| ·计算传热学基本理论 | 第15-16页 |
| ·计算传热学的发展 | 第16-17页 |
| ·有限差分法 | 第16页 |
| ·有限元法 | 第16-17页 |
| ·其他方法 | 第17页 |
| ·温度场模拟计算的主要环节 | 第17-21页 |
| ·建立物理与数学模型 | 第17-18页 |
| ·选择坐标及速度分量基矢量 | 第18-21页 |
| ·坐标系 | 第18页 |
| ·基矢量的选择 | 第18-19页 |
| ·建立网络 | 第19-20页 |
| ·确定建立离散方程的方法 | 第20页 |
| ·选取对流项与扩散项的离散格式 | 第20页 |
| ·求解代数方程 | 第20-21页 |
| ·解的分析及数值计算不确定度的估计 | 第21页 |
| ·神经网络的基本思想 | 第21页 |
| ·研究的主要内容 | 第21-23页 |
| 第2章 有限元法求窑炉内壁温度曲线 | 第23-38页 |
| ·有限元法基本理论 | 第23-24页 |
| ·窑炉断面的有限元网格剖分 | 第24-25页 |
| ·平面温度场方程的推导 | 第25-28页 |
| ·温度插值函数 | 第28-31页 |
| ·有限元法的总体合成 | 第31-33页 |
| ·模型的实现和计算 | 第33-37页 |
| ·结论 | 第37-38页 |
| 第3章 BP神经网络模型理论 | 第38-48页 |
| ·人工神经元网络的基本概念和特征 | 第38-40页 |
| ·简化的神经元数学模型 | 第40-42页 |
| ·BP网络模型 | 第42-46页 |
| ·BP网络的基本思想 | 第42-43页 |
| ·BP算法的数学描述 | 第43-46页 |
| ·神经网络技术的选取 | 第46页 |
| ·运用工具箱设计网络的原则和过程 | 第46-48页 |
| 第4章 回转窑窑况预测的MATLAB程序设计 | 第48-66页 |
| ·Matlab简介及其特点 | 第48页 |
| ·Matlab神经网络工具箱 | 第48-50页 |
| ·水泥回转窑的BP网络分析 | 第50-51页 |
| ·回转窑煅烧预测Matlab程序设计 | 第51-64页 |
| ·MATLAB程序设计 | 第51-60页 |
| ·神经网络方法与回归方法预测f-CaO的比较 | 第60-64页 |
| ·神经网络与线性回归方法预测f-CaO的比较 | 第60-62页 |
| ·神经网络与非线性回归方法预测f-CaO的比较 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第64-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 | 第70-73页 |
