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稀土萃取过程建模与智能优化控制方法的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第一章 绪论第14-30页
   ·研究的目的及意义第14-15页
   ·优化控制技术研究现状第15-23页
     ·优化控制方法的研究现状第15-20页
     ·优化设计的数学模型及算法第20-22页
     ·优化控制软件产品的工业应用状况第22-23页
   ·稀土萃取过程建模及优化控制问题研究现状第23-28页
     ·萃取过程数学模型研究现状第24-26页
     ·元素组分含量在线检测技术研究现状第26-27页
     ·稀土萃取过程优化控制技术研究现状第27-28页
   ·本文的主要工作第28-30页
第二章 稀土萃取过程质量指标的控制过程描述及存在的问题第30-38页
   ·稀土萃取工艺过程描述第30-31页
   ·元素组分含量控制过程描述第31-33页
   ·元素组分含量控制存在的问题第33-38页
     ·元素组分含量控制的复杂性分析第33-36页
     ·存在的问题第36-38页
第三章 稀土萃取过程动态数学模型第38-68页
   ·引言第38-39页
   ·溶剂萃取的基本原理第39-45页
     ·基本参数介绍第39-40页
     ·萃取过程的化学平衡第40-43页
     ·影响稀土萃取过程的主要因素第43-45页
   ·稀土萃取过程动态数学模型第45-55页
     ·多组分逐级萃取返流动态模型第45-53页
     ·模型参数第53-55页
   ·模型仿真验证第55-65页
     ·稳态特性分析第55-58页
     ·动态特性分析第58-65页
   ·本章小结第65-68页
第四章 稀土萃取过程元素组分含量软测量第68-96页
   ·引言第68-69页
   ·软测量技术原理第69-71页
   ·组分含量软测量技术分析第71-77页
     ·萃取过程输入输出方程第71-73页
     ·辅助变量的选择第73-74页
     ·组分含量简化计算模型第74-76页
     ·模型参数在线校正第76-77页
   ·混合智能软测量策略第77-87页
     ·软测量模型总体框架第77-78页
     ·基于多个线性模型的软测量主模型第78-81页
     ·RBF神经网络动态误差补偿模型第81-83页
     ·软测量模型的检验第83-85页
     ·软测量模型非线逼近性分析第85-87页
   ·软测量模型工业应用实验第87-94页
     ·模型初始参数的选取第90-92页
     ·实验效果第92-94页
   ·本章小结第94-96页
第五章 稀土萃取过程质量指标的智能优化控制方法第96-114页
   ·引言第96页
   ·智能优化控制策略第96-98页
   ·智能优化控制算法第98-113页
     ·流量预设定模型第98-108页
     ·组分含量软测量模型第108页
     ·流量补偿模型第108-113页
   ·本章小结第113-114页
第六章 优化控制仿真实验系统的建立第114-130页
   ·引言第114页
   ·稀土萃取装置对象模型第114-118页
     ·萃取装置介绍第114-116页
     ·萃取装置数学模型第116-118页
   ·仿真实验系统设计与开发第118-128页
     ·仿真系统总体结构第118-119页
     ·仿真系统功能第119页
     ·硬件与软件平台结构设计第119-121页
     ·软件系统开发第121-128页
   ·本章小结第128-130页
第七章 稀土萃取过程优化控制仿真实验第130-138页
   ·优化控制仿真实验方案设计第130-131页
     ·参数设置第130页
     ·实验方案第130-131页
   ·优化控制仿真实验结果分析第131-136页
     ·仿真实验一:产量指标改变第131-133页
     ·仿真实验二:料液配分改变第133-135页
     ·仿真实验三:皂化度改变第135-136页
   ·实验结论第136-138页
结束语第138-140页
参考文献第140-148页
博士期间发表论文、获得专利、软件版权及科技成果第148-150页
博士期间所参与的科研项目第150-152页
致谢第152-154页
作者简介第154页

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