| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 问题的背景及研究工作的意义 | 第11-16页 |
| 1.1.1 问题背景 | 第11-15页 |
| 1.1.2 研究工作意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究的目标与内容 | 第16页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第16页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.3 研究的技术路线与方法 | 第16-17页 |
| 1.4 主要研究工作及成果 | 第17-19页 |
| 第2章 轧辊生产概述及能耗指标体系 | 第19-35页 |
| 2.1 轧辊生产流程及工序能源设备概述 | 第19-28页 |
| 2.1.1 轧辊生产流程 | 第19-26页 |
| 2.1.2 轧辊生产能源流 | 第26-28页 |
| 2.2 轧辊生产全流程能耗指标体系 | 第28-32页 |
| 2.2.1 能耗指标的定义 | 第28-30页 |
| 2.2.2 能耗指标之间的关系 | 第30-31页 |
| 2.2.3 能耗指标体系 | 第31-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-35页 |
| 第3章 面向轧辊生产的e-p能耗指标分解方法概述 | 第35-45页 |
| 3.1 吨钢综合能耗的e-p分析法概述 | 第35-37页 |
| 3.1.1 工序能耗 | 第36页 |
| 3.1.2 钢比系数 | 第36-37页 |
| 3.2 轧辊生产企业的辊比系数 | 第37-40页 |
| 3.2.1 轧辊产品种类及生产特点 | 第37-39页 |
| 3.2.2 轧辊的辊比系数及物质流 | 第39-40页 |
| 3.3 面向轧辊生产的基于e-p的能耗指标分解方法 | 第40-42页 |
| 3.3.1 基于e-p能耗指标分解方法的基本思想 | 第40页 |
| 3.3.2 基于e-p能耗指标分解方法的基本过程 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-45页 |
| 第4章 产品优化配置及总能源优化分配问题 | 第45-55页 |
| 4.1 问题提出 | 第45页 |
| 4.2 产品优化配置问题 | 第45-50页 |
| 4.2.1 产品优化配置问题描述 | 第45-46页 |
| 4.2.2 产品优化配置问题数学模型 | 第46-47页 |
| 4.2.3 实例分析 | 第47-50页 |
| 4.3 总能源优化分配问题 | 第50-54页 |
| 4.3.1 总能源优化问题描述 | 第50页 |
| 4.3.2 总能源优化分配问题数学模型 | 第50-51页 |
| 4.3.3 实例分析 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 热处理工序设备能耗分解 | 第55-83页 |
| 5.1 热处理工艺及能耗概述 | 第55-61页 |
| 5.1.1 热处理工艺概述 | 第55-56页 |
| 5.1.2 国内外热处理能耗情况 | 第56-58页 |
| 5.1.3 影响热处理能耗因素分析 | 第58-61页 |
| 5.2 热处理工序能耗指标分解 | 第61-65页 |
| 5.2.1 热处理工序能耗指标分解问题描述 | 第61-62页 |
| 5.2.2 需要解决的几个问题 | 第62-64页 |
| 5.2.3 问题假设条件 | 第64页 |
| 5.2.4 热处理工序能耗指标分解数学模型 | 第64-65页 |
| 5.3 热处理能耗分解的两个启发式算法 | 第65-70页 |
| 5.3.1 效率优先兼顾转载率启发式算法(LRGPFE) | 第65-69页 |
| 5.3.2 装载率优先并考虑效率的启发式算法(FEGPLR) | 第69-70页 |
| 5.4 实例验证及结果分析 | 第70-80页 |
| 5.4.1 数据准备 | 第70-72页 |
| 5.4.2 LRGPFE启发式算法结果分析 | 第72-77页 |
| 5.4.3 FEGPLR算法结果分析及与LRGPFE启发式算法结果比较 | 第77-79页 |
| 5.4.4 不同数据结构下两类启发式算法结果比较 | 第79-80页 |
| 5.4.5 实验结论 | 第80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 攻读硕士期间发表的论文、获奖情况及发明专利等项 | 第91-93页 |
| 作者从事科学研究和学习经历的简历 | 第93页 |
