| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·镁的概述 | 第10-11页 |
| ·镁的发展史 | 第11-12页 |
| ·镁工业现状及发展趋势 | 第12-16页 |
| ·镁生产的现状 | 第12-15页 |
| ·我国皮江法炼镁的发展趋势 | 第15-16页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 皮江法炼镁的基本原理 | 第18-30页 |
| ·皮江法炼镁的工艺流程和介绍 | 第18-19页 |
| ·皮江法炼镁的热力学原理 | 第19-24页 |
| ·用硅还原氧化镁的热力学原理 | 第19-21页 |
| ·用硅还原CaO·MgO的热力学原理 | 第21-22页 |
| ·CaO·MgO真空还原的热力学原理 | 第22-24页 |
| ·反应机理及宏观动力学研究 | 第24-25页 |
| ·还原反应的平衡蒸气压、镁蒸气的冷凝与结晶 | 第25-29页 |
| ·本章小节 | 第29-30页 |
| 第三章 皮江法炼镁还原工艺过程分析及其影响因素 | 第30-47页 |
| ·皮江法炼镁还原工艺过程及典型工艺设备 | 第30-31页 |
| ·还原工艺生产设备 | 第31-43页 |
| ·还原炉系统 | 第32-37页 |
| ·真空系统 | 第37-43页 |
| ·真空工程 | 第37-39页 |
| ·真空机组的选择与配置 | 第39-42页 |
| ·真空过滤器和真空计 | 第42-43页 |
| ·影响还原效率的因素 | 第43-45页 |
| ·还原温度对还原效率的影响 | 第43-44页 |
| ·还原时间对还原效率的影响 | 第44-45页 |
| ·真空度对还原效率的影响 | 第45页 |
| ·其它因素对还原效率的影响 | 第45页 |
| ·本章小节 | 第45-47页 |
| 第四章 炼镁还原工艺参数优化系统 | 第47-68页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·皮江法炼镁还原过程工艺参数优化系统的组成 | 第47-49页 |
| ·皮江法炼镁还原工艺参数最优化数学模型的建立 | 第49-50页 |
| ·性能指标和目标函数的确定 | 第49-50页 |
| ·设计变量的选择 | 第50页 |
| ·约束条件的确定 | 第50页 |
| ·神经网络的建立 | 第50-57页 |
| ·神经网络概述 | 第50-52页 |
| ·人工神经元模型 | 第52-54页 |
| ·人工神经网络模型 | 第54页 |
| ·反向传播神经网络及反向传播学习算法 | 第54-57页 |
| ·遗传算法 | 第57-65页 |
| ·遗传算法概述 | 第57页 |
| ·遗传算法参数与操作的设计 | 第57-62页 |
| ·编码 | 第58页 |
| ·适配值函数 | 第58-59页 |
| ·算法参数 | 第59-60页 |
| ·遗传操作 | 第60-62页 |
| ·算法终止条件 | 第62页 |
| ·模式定理和隐含并行性 | 第62-64页 |
| ·遗传算法的特点 | 第64-65页 |
| ·炼镁还原工艺参数的优化方法 | 第65-66页 |
| ·工艺参数优化系统的主要算法思想和特点 | 第66-67页 |
| ·本章小节 | 第67-68页 |
| 第五章 还原工艺参数优化系统的实现 | 第68-77页 |
| ·软件实现 | 第68-69页 |
| ·软件开发工具选择 | 第68-69页 |
| ·软件结构设计 | 第69页 |
| ·工艺参数优化的实现 | 第69-76页 |
| ·实验样本的获得 | 第69-72页 |
| ·神经网络结构的建立 | 第72-73页 |
| ·神经网络的训练与仿真 | 第73-75页 |
| ·遗传算法的优化 | 第75-76页 |
| ·本章小节 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·全文总结 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |