| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·聚丙烯生产概述 | 第10-12页 |
| ·国外状况 | 第10-11页 |
| ·国内状况 | 第11-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的创新点及文章结构 | 第15-16页 |
| 第2章 聚丙烯生产工艺与牌号切换 | 第16-27页 |
| ·聚丙烯生产工艺 | 第16-21页 |
| ·催化剂体系 | 第16-17页 |
| ·聚合机理 | 第17-18页 |
| ·生产工艺 | 第18-21页 |
| ·牌号切换及切换目标 | 第21-22页 |
| ·聚丙烯牌号切换的物性指标及影响因素 | 第22页 |
| ·最优牌号切换问题的数学表示 | 第22-24页 |
| ·牌号切换问题的研究内容 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 聚丙烯生产过程建模研究 | 第27-44页 |
| ·SPHERIPOL环管工艺简介 | 第27-28页 |
| ·稳态牌号建模研究 | 第28-39页 |
| ·改进非线性最小二乘建模 | 第28-33页 |
| ·BP神经网络建模 | 第33-39页 |
| ·牌号切换建模研究 | 第39-41页 |
| ·整个生产过程建模研究 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 神经网络非线性预测控制在聚丙烯牌号切换中的应用 | 第44-57页 |
| ·预测控制 | 第45-48页 |
| ·预测控制概述 | 第45-46页 |
| ·非线性预测控制基本原理 | 第46-48页 |
| ·差分进化(DE)算法 | 第48-52页 |
| ·差分进化算法(DE)基本原理 | 第48-50页 |
| ·改进的差分进化(DE)算法 | 第50-52页 |
| ·神经网络非线性预测控制 | 第52-56页 |
| ·神经网络非线性预测控制的一般结构 | 第53-54页 |
| ·基于改进DE算法的神经网络非线性预测控制算法步骤 | 第54-55页 |
| ·实例仿真 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第63页 |