| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| CONTENTS | 第10-13页 |
| 图表目录 | 第13-17页 |
| 主要符号表 | 第17-19页 |
| 1 绪论 | 第19-37页 |
| ·分离膜制备方法简介 | 第19-21页 |
| ·相转化法 | 第19-20页 |
| ·涂覆法 | 第20-21页 |
| ·膜的表征 | 第21-24页 |
| ·多孔膜的表征 | 第21-24页 |
| ·非多孔膜的表征 | 第24页 |
| ·神经网络与遗传算法 | 第24-33页 |
| ·神经网络 | 第24-31页 |
| ·遗传算法 | 第31-33页 |
| ·优化膜制备条件的研究现状 | 第33-34页 |
| ·实验法 | 第33-34页 |
| ·数学模拟 | 第34页 |
| ·论文主要研究内容 | 第34-37页 |
| 2 膜制备条件的初探与表征 | 第37-70页 |
| ·实验部分 | 第37-42页 |
| ·实验材料与仪器 | 第37页 |
| ·浊点滴定 | 第37-38页 |
| ·聚醚酰亚胺（PEI）多孔膜的制备 | 第38-39页 |
| ·多孔膜的表征 | 第39-42页 |
| ·图像分析表征膜 | 第42-55页 |
| ·膜电镜照片的数字化 | 第42-43页 |
| ·图像的预处理 | 第43-46页 |
| ·图像的二值化 | 第46页 |
| ·二值图像去噪 | 第46-47页 |
| ·膜的孔径分布与结构参数 | 第47-51页 |
| ·筛分系数 | 第51-54页 |
| ·截留率的验证 | 第54-55页 |
| ·铸膜液的热力学相分离行为研究 | 第55-60页 |
| ·三组分体系双节线的计算 | 第55-57页 |
| ·四组分体系双节线的计算 | 第57-58页 |
| ·相互作用参数 | 第58-60页 |
| ·模拟、实验与图像表征结果 | 第60-67页 |
| ·非溶剂/DMAc/PEI 体系 | 第60-63页 |
| ·H_2O/DMAc/PEI/PVP 体系 | 第63-64页 |
| ·H_2O/DMAc/PEI/BuOH 体系 | 第64-67页 |
| ·膜的制备与表征汇总 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-70页 |
| 3 神经网络优化相转化膜的制备条件 | 第70-86页 |
| ·基础实验 | 第70页 |
| ·反向传播网络（BPNN）模型 | 第70-76页 |
| ·BPNN 模型的建立与优化 | 第70-76页 |
| ·结果分析 | 第76页 |
| ·径向基函数网络（RBFNN）模型 | 第76-81页 |
| ·RBFNN 的建立与优化 | 第76-80页 |
| ·结果分析 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-86页 |
| 4 BPNN-GA 混合模型优化相转化膜的制备条件 | 第86-104页 |
| ·混合模型的建立与优化 | 第86-91页 |
| ·基础数据的采集，分类与处理 | 第86页 |
| ·BPNN-GA 混合模型的模拟流程 | 第86-87页 |
| ·混合模型输入参数的选择 | 第87-91页 |
| ·优化结果与分析 | 第91-102页 |
| ·制备条件与膜性能之间的关系式 | 第91-93页 |
| ·模型预测 | 第93-101页 |
| ·超滤膜制备条件的优化 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 5 BPNN-GA 混合模型优化复合膜的制备条件 | 第104-116页 |
| ·基础数据 | 第104页 |
| ·混合模型的建立与优化 | 第104-108页 |
| ·模型的输入及其预处理 | 第104页 |
| ·混合模型结构的确定 | 第104-108页 |
| ·优化结果与分析 | 第108-115页 |
| ·回归方程 | 第108-109页 |
| ·混合模型的测试以及与 RSM 的比较 | 第109-112页 |
| ·相对重要程度分析 | 第112-113页 |
| ·制膜条件对膜性能的影响 | 第113-114页 |
| ·渗透汽化复合膜制备条件的优化 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 6 结论与展望 | 第116-119页 |
| ·结论 | 第116-117页 |
| ·展望 | 第117页 |
| ·创新点 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 作者简介 | 第130页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第130-131页 |