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聚氯乙烯智能制造技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 前言第12-17页
   ·引言第12-13页
   ·聚合物生产面临的挑战及其对策第13-14页
   ·聚合过程模拟技术第14-15页
   ·数据挖掘技术第15-16页
   ·本文的主要研究内容第16-17页
第二章 数据挖掘技术及其在化工过程中的应用第17-31页
   ·引言第17-18页
   ·数据挖掘研究方法第18-22页
     ·神经网络第18-19页
     ·主元分析与偏最小二乘法第19-20页
     ·遗传算法与遗传规划第20-21页
     ·粗集理论第21-22页
   ·化工过程应用第22-26页
     ·过程建模第22-23页
     ·过程控制第23-24页
     ·过程性能监测与故障诊断第24-26页
     ·过程优化第26页
   ·数据挖掘集成技术第26-29页
   ·数据挖掘研究的具体步骤第29-30页
   ·数据挖掘研究展望第30-31页
第三章 基于回归分析的PVC颗粒特性控制第31-45页
   ·引言第31页
   ·实验设备与实验方法第31-32页
     ·实验设备第31-32页
     ·实验方法第32页
   ·表征PVC粒径分布的特征值第32-33页
   ·PVC粒径分布的影响因素第33-40页
     ·纳米CaCO_3微乳液浓度第34-35页
     ·搅拌转速第35-37页
     ·分散剂浓度第37-40页
   ·PVC树脂粒径分布控制第40-43页
     ·非线性回归第40-42页
     ·趋势面分析第42-43页
   ·本章小结第43-45页
第四章 基于SNNs-RR方法的PVC树脂颗粒特性预测第45-60页
   ·引言第45页
   ·神经网络的预测能力分析第45-46页
   ·组合神经网络第46-47页
   ·线性组合预测理论第47-50页
     ·组合预测特点第47-48页
     ·组合预测原理第48-49页
     ·估计参数的最小平方法第49-50页
   ·组合神经网络-岭回归方法第50-55页
     ·最小二乘估计的性能分析第50-52页
     ·岭回归第52-54页
     ·组合权重估计第54-55页
   ·PVC树脂颗粒特性预测第55-58页
     ·SNNs-RR建模第56-57页
     ·结果与讨论第57-58页
   ·本章小结第58-60页
第五章 氯乙烯悬浮聚合过程动态特性分析第60-78页
   ·引言第60页
   ·聚合过程动态模型第60-63页
     ·模型假设第61页
     ·反应器热量传递分析第61-63页
   ·动态特性描述第63-73页
     ·测量数据校正第63页
     ·线性滑动平滑法第63-66页
     ·聚合速率第66-68页
     ·转化率第68-70页
     ·注水速率第70-73页
   ·动态特性分析第73-76页
     ·温度控制重要性第73页
     ·过程动态模型第73-75页
     ·模型线性化第75-76页
     ·传递函数第76页
   ·本章小结第76-78页
第六章 氯乙烯悬浮聚合过程引发体系优化第78-95页
   ·引言第78页
   ·聚合过程三阶段第78-79页
   ·基元反应描述第79-80页
   ·基于反应动力学的聚合过程速率模型第80-84页
     ·模型假设第80-81页
     ·低转化率情况第81-83页
     ·高转化率情况第83-84页
   ·过程优化第84-87页
     ·关键技术第84-85页
     ·结构组成第85-87页
   ·复合引发体系优化模型第87-93页
     ·复合引发体系特点第87-88页
     ·模型参数估计第88-89页
     ·不同引发剂对聚合速率的影响第89-92页
     ·二元引发体系优化第92-93页
   ·本章小结第93-95页
第七章 基于技术集成的PVC智能制造技术第95-105页
   ·引言第95页
   ·智能制造技术与智能制造系统第95-97页
   ·聚合物智能制造技术第97-99页
   ·PVC智能制造技术第99-103页
     ·过程模拟技术第99-100页
     ·先进控制与软测量技术第100-102页
     ·过程性能监测与故障诊断技术第102-103页
     ·生产计划与调度第103页
   ·本章小结第103-105页
第八章 总结与展望第105-108页
   ·全文总结第105-106页
   ·研究展望第106-108页
符号说明第108-110页
攻读硕士学位期间发表和待发表的学术论文目录第110-111页
致谢第111-112页
参考文献第112-119页

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