| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-28页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 旋流过滤技术及其进展 | 第11-20页 |
| 1.2.1 水力旋流器简介 | 第12-13页 |
| 1.2.2 水力旋流器工作原理 | 第13-15页 |
| 1.2.3 旋流过滤器的研究进展 | 第15-20页 |
| 1.3 旋流过滤器的研究技术及进展 | 第20-22页 |
| 1.3.1 实验测量技术 | 第20-21页 |
| 1.3.2 数值模拟研究 | 第21-22页 |
| 1.4 人工神经网络介绍 | 第22-26页 |
| 1.4.1 神经网络的工作原理 | 第23-24页 |
| 1.4.2 神经网络的特点 | 第24-26页 |
| 1.4.3 水力旋流器基于神经网络的应用现状 | 第26页 |
| 1.5 研究目标与研究内容 | 第26-28页 |
| 第二章 旋流过滤器性能实验研究 | 第28-40页 |
| 2.1 旋流过滤器的几何结构 | 第28-29页 |
| 2.2 实验装置 | 第29-33页 |
| 2.2.1 实验流程 | 第30页 |
| 2.2.2 实验仪器 | 第30-31页 |
| 2.2.3 加工制造方法 | 第31页 |
| 2.2.4 实验方案 | 第31-32页 |
| 2.2.5 实验物料 | 第32页 |
| 2.2.6 实验内容 | 第32-33页 |
| 2.3 结构参数对旋流过滤器分离性能的影响 | 第33-35页 |
| 2.3.1 锥段锥角对性能的影响 | 第33-34页 |
| 2.3.2 柱段长度对性能的影响 | 第34-35页 |
| 2.4 操作参数对旋流过滤器分离性能的影响 | 第35-38页 |
| 2.4.1 入口浓度对性能的影响 | 第35-37页 |
| 2.4.2 底流率对性能的影响 | 第37-38页 |
| 2.5 物性参数对旋流过滤器分离性能的影响 | 第38-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于BP神经网络的旋流过滤器模型建立 | 第40-53页 |
| 3.1 BP神经网络简介 | 第40-41页 |
| 3.2 BP神经网络性能预测模型的建立 | 第41-45页 |
| 3.2.1 BP神经网络结构的确定 | 第41-44页 |
| 3.2.2 BP神经网络的程序设计 | 第44-45页 |
| 3.3 BP神经网络预测结果 | 第45-49页 |
| 3.3.1 样本数对BP网络预测精度的影响 | 第45-46页 |
| 3.3.2 BP网络的不可重现性 | 第46-49页 |
| 3.3.3 样本顺序对BP网络预测性能的影响 | 第49页 |
| 3.4 增加输入节点数对BP神经网络预测性能的影响 | 第49-51页 |
| 3.4.1 多输入节点BP神经网络结构的确定 | 第49-51页 |
| 3.4.2 多输入节点的BP网络预测结果分析 | 第51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于遗传算法的BP神经网络优化 | 第53-66页 |
| 4.1 遗传算法简介 | 第53-54页 |
| 4.2 输入层节点的优化 | 第54-60页 |
| 4.2.1 模型建立 | 第55-57页 |
| 4.2.2 输入层节点优化结果分析 | 第57-60页 |
| 4.3 遗传算法对初始权值和阈值优化 | 第60-62页 |
| 4.3.1 遗传算法对初始权值和阈值优化流程 | 第60-61页 |
| 4.3.2 对初始权值、阈值的优化结果 | 第61-62页 |
| 4.4 BP网络整体优化结果 | 第62-63页 |
| 4.5 神经网络GUI的实现 | 第63-65页 |
| 4.5.1 GUI结构设计 | 第63-64页 |
| 4.5.2 界面设计 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 BP网络预测模型对旋流过滤器的性能预测 | 第66-75页 |
| 5.1 结构参数预测对旋流过滤器分离性能预测 | 第66-70页 |
| 5.1.1 不同锥段锥角对分离性能的预测 | 第66-67页 |
| 5.1.2 不同柱段长度对分离性能的预测 | 第67-68页 |
| 5.1.3 结构参数组合对分离性能的预测 | 第68-70页 |
| 5.2 操作参数预测对旋流过滤器分离性能的预测 | 第70-73页 |
| 5.2.1 不同底流率对分离性能的预测 | 第70-71页 |
| 5.2.2 流量-底流率组合对分离性能影响 | 第71-72页 |
| 5.2.3 不同入口浓度对分离性能的预测 | 第72-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 结论 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 附录 | 第80-90页 |
| 附录 1 BP神经网络训练用旋流过滤器部分实验数据 | 第80-83页 |
| 附录 2 BP神经网络主要程序 | 第83-90页 |
| BP神经网络训练预测程序 | 第83-85页 |
| 遗传算法主程序 | 第85-90页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |