| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 研究背景与课题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 Kriging代理模型概况 | 第11-12页 |
| 1.3 多目标进化算法概论 | 第12-16页 |
| 1.3.1 多目标优化基本概念 | 第12-13页 |
| 1.3.2 多目标优化的发展历程与性能度量 | 第13-16页 |
| 1.4 带精英策略和非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ) | 第16-21页 |
| 1.4.1 遗传算法的基本思想与流程 | 第16-17页 |
| 1.4.2 非支配排序遗传算法(NSGA) | 第17-18页 |
| 1.4.3 NSGA-Ⅱ算法的基本原理与基本流程 | 第18-21页 |
| 1.5 全文研究内容与安排 | 第21-23页 |
| 第2章 Kriging代理模型 | 第23-31页 |
| 2.1 Kriging代理模型 | 第23-26页 |
| 2.1.1 Kriging代理模型机理 | 第23-25页 |
| 2.1.2 Kriging模型常用的回归模型和相关模型 | 第25-26页 |
| 2.2 试验设计 | 第26-29页 |
| 2.3 Kriging代理模型的精度检验 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 Kriging代理模型的序列优化 | 第31-46页 |
| 3.1 序列迭代优化 | 第31页 |
| 3.2 加点法则 | 第31-33页 |
| 3.2.1 最优点插值 | 第32页 |
| 3.2.2 最大化期望提高点插值 | 第32页 |
| 3.2.3 DH值最大点插值法 | 第32-33页 |
| 3.3 基于遗传算法的序列优化 | 第33-34页 |
| 3.4 序列迭代优化算法的仿真实例 | 第34-40页 |
| 3.4.1 三角测试函数与优化结果 | 第34-36页 |
| 3.4.2 测试函数Schwefel与优化结果 | 第36-38页 |
| 3.4.3 测试函数Schaffer与优化结果 | 第38-40页 |
| 3.5 Kriging代理模型的多目标序列优化 | 第40-44页 |
| 3.5.1 多目标序列优化 | 第40-43页 |
| 3.5.2 多目标序列优化算法的仿真实例 | 第43-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 Kriging代理模型在PX氧化过程中的应用 | 第46-62页 |
| 4.1 PX氧化反应过程概论 | 第46-50页 |
| 4.1.1 PX氧化反应过程机理 | 第46-47页 |
| 4.1.2 PX氧化反应过程研究概况 | 第47-48页 |
| 4.1.3 工业装置PX氧化反应过程模型 | 第48-50页 |
| 4.2 基于Aspen软件平台的流程仿真模型的操作优化 | 第50-53页 |
| 4.3 基于Kriging代理模型的操作优化 | 第53-56页 |
| 4.4 序列优化与K-N算法在PX氧化反应过程中的应用 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
