| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 铜冶炼方法 | 第9-10页 |
| 1.3 铜闪速熔炼工艺技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 铜闪速熔炼过程主要化学反应 | 第11-12页 |
| 1.3.2 铜闪速熔炼操作技术研究 | 第12-13页 |
| 1.4 铜闪速熔炼过程控制研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4.1 铜闪速熔炼在线控制原理 | 第13-14页 |
| 1.4.2 基于机理模型铜闪速熔炼控制研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4.3 基于智能模型铜闪速熔炼控制研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的研究意义和研究内容 | 第16-18页 |
| 2 铜闪速溶炼工艺控制过程分析 | 第18-32页 |
| 2.1 闪速熔炼配料过程分析 | 第18-25页 |
| 2.1.1 铜精矿检测成分波动与处理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于权值的铜闪速熔炼智能配料系统开发及应用 | 第19-25页 |
| 2.2 闪速熔炼反馈控制过程分析 | 第25-31页 |
| 2.2.1 熔炼渣中铁硅比的控制 | 第26-27页 |
| 2.2.2 冰铜品位和冰铜温度的控制 | 第27-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 铜闪速熔炼在线控制冶金数学模型研究 | 第32-47页 |
| 3.1 概述 | 第32-33页 |
| 3.2 闪速熔炼过程物料平衡模型 | 第33-37页 |
| 3.2.1 物料平衡方程 | 第33-35页 |
| 3.2.2 物料元素成分关系计算 | 第35-36页 |
| 3.2.3 出炉烟灰量及成分 | 第36-37页 |
| 3.2.4 杂质元素在物料中的分配关系 | 第37页 |
| 3.3 闪速熔炼化合物成分推定 | 第37-41页 |
| 3.3.1 铜精矿化合物推定 | 第38-39页 |
| 3.3.2 渣精矿化合物推定 | 第39页 |
| 3.3.3 溶剂化合物推定 | 第39-40页 |
| 3.3.4 烟灰化合物推定 | 第40页 |
| 3.3.5 冰铜化合物推定 | 第40-41页 |
| 3.3.6 渣化合物推定 | 第41页 |
| 3.4 闪速熔炼过程热平衡模型 | 第41-45页 |
| 3.4.1 反应塔热平衡模型 | 第43-44页 |
| 3.4.2 沉淀池热平衡模型 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 神经网络模型在铜闪速熔炼在线控制过程应用研究 | 第47-62页 |
| 4.1 概述 | 第47-48页 |
| 4.2 改进型BP神经网络模型 | 第48-50页 |
| 4.2.1 标准BP算法 | 第48-50页 |
| 4.2.2 改进型BP算法 | 第50页 |
| 4.3 BP神经网络模型在铜闪速熔炼在线控制中的应用 | 第50-60页 |
| 4.3.1 输入、输出神经元数确定 | 第51-52页 |
| 4.3.2 隐含层数目和隐含层神经元数确定 | 第52页 |
| 4.3.3 学习样本的选取及样本归一化处理 | 第52-53页 |
| 4.3.4 神经网络模型的训练与测试 | 第53-54页 |
| 4.3.5 铜闪速熔炼在线控制神经网络模型仿真结果分析 | 第54-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 全文总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-71页 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
