| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 烧结生产过程优化在国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状及应用情况 | 第11-12页 |
| 1.3 课题来源和主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 基于辅料资源的烧结工艺机理分析与生产过程优化结构 | 第13-23页 |
| 2.1 烧结工艺 | 第13-17页 |
| 2.1.1 工艺过程 | 第13-16页 |
| 2.1.2 工艺机理 | 第16-17页 |
| 2.2 生产目标 | 第17-19页 |
| 2.2.1 综合生产目标 | 第17-18页 |
| 2.2.2 局部子过程的生产目标 | 第18-19页 |
| 2.3 基于辅料资源特性的过程优化策略 | 第19-21页 |
| 2.3.1 过程优化思想 | 第19-20页 |
| 2.3.2 过程优化算法的选择 | 第20-21页 |
| 2.4 生产过程优化的整体结构 | 第21页 |
| 2.5 小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于辅料资源的烧结生产目标影响因素关联分析 | 第23-36页 |
| 3.1 烧结生产过程的物料分析 | 第23-24页 |
| 3.2 基于辅料资源特性的综合生产目标影响因素初步确定 | 第24-26页 |
| 3.3 关联分析方法 | 第26-28页 |
| 3.4 质量影响因素关联分析 | 第28-32页 |
| 3.4.1 配料质量指标主成分分析 | 第29-30页 |
| 3.4.2 烧结矿质量指标主成分分析 | 第30页 |
| 3.4.3 烧结矿质量影响因素的关联分析 | 第30-32页 |
| 3.5 产量影响因素分析 | 第32-33页 |
| 3.6 能耗影响因素分析 | 第33-35页 |
| 3.7 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于辅料资源特性的多目标优化模型 | 第36-60页 |
| 4.1 多目标优化的相关问题 | 第36-37页 |
| 4.2 模型的总体设计 | 第37-39页 |
| 4.3 基于辅料资源运行特性的工况判断与诊断 | 第39-41页 |
| 4.4 模型求解 | 第41-58页 |
| 4.4.1 神经网络多目标优化模型 | 第41页 |
| 4.4.2 BP 神经网络的改进 | 第41-44页 |
| 4.4.3 烧结矿质量神经网络模型 | 第44-48页 |
| 4.4.4 烧结矿产量神经网络模型 | 第48-49页 |
| 4.4.5 烧结矿能耗神经网络模型 | 第49-51页 |
| 4.4.6 烧结矿的多目标神经网络模型 | 第51-53页 |
| 4.4.7 多目标遗传算法模型 | 第53页 |
| 4.4.8 遗传算法中相关参数的设置 | 第53-57页 |
| 4.4.9 遗传算法求解的结果分析 | 第57-58页 |
| 4.5 人工协调优化 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 | 第67-68页 |
| 详细中英文摘要 | 第68-73页 |
