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艾萨铜熔炼配料优化及状态控制参数预测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
1 绪论第10-22页
   ·选题背景及意义第10-11页
   ·艾萨铜熔炼配料优化及状态参数预测研究现状第11-19页
     ·艾萨铜熔炼过程的配料优化现状第12-14页
     ·铜艾萨熔炼状态参数预测现状第14-17页
     ·艾萨炉故障状态预测现状第17-19页
   ·论文的研究内容第19-22页
     ·研究内容第19-20页
     ·主要创新点第20-22页
2 艾萨炉铜熔炼过程分析第22-44页
   ·概述第22-27页
   ·澳斯麦特/艾萨炉的喷枪第27-34页
     ·喷枪的特点与结构第27-28页
     ·澳斯麦特/艾萨炉型与结构第28-34页
   ·澳斯麦特/艾萨熔炼的生产工艺第34-40页
     ·熔炼工艺流程第34-36页
     ·澳斯麦特/艾萨熔炼工艺实践及生产指标第36-40页
   ·艾萨铜熔炼的配料优化控制及状态参数关系第40-43页
     ·配料优化控制分析第40-41页
     ·熔炼过程状态参数第41-43页
   ·小结第43-44页
3 艾萨铜熔炼过程的配料智能优化方法第44-67页
   ·引言第44-46页
   ·艾萨铜熔炼配料工艺第46-47页
   ·艾萨铜熔炼配料优化模型第47-50页
     ·配比变量第47-48页
     ·配料优化目标函数第48页
     ·配料优化模型的约束条件第48-50页
   ·蚁群算法第50-59页
     ·蚁群算法的原理第50-53页
     ·蚁群算法的实现第53-55页
     ·蚁群算法流程第55-57页
     ·自适应蚁群算法第57-59页
   ·基于蚁群算法的艾萨铜熔炼配料优化方法第59-63页
   ·艾萨炉熔炼配料数据仿真实验结果与分析第63-65页
   ·小结第65-67页
4 基于广义最大熵回归的自适应艾萨铜熔炼过程参数软测量模型第67-91页
   ·引言第67-68页
   ·艾萨炉熔炼过程软测量的基本方法第68-71页
     ·基于神经网络的软测量方法第68-69页
     ·基于机理模型的软测量第69-71页
   ·基于广义最大熵回归的自适应软测量第71-90页
     ·输入数据预处理第72-78页
     ·基于广义最大熵回归模型的艾萨炉熔炼过程参数软测量第78-83页
     ·基于广义最大熵回归的自适应艾萨炉熔炼过程软测量第83-90页
   ·小结第90-91页
5 基于CSKPCA-SLSSVM的艾萨炉故障预测研究第91-110页
   ·引言第91-92页
   ·基于CSKPCA的艾萨炉数据处理第92-97页
     ·特征样本提取的核主元分析法第92-95页
     ·基于CSKPCA的艾萨炉数据降维第95-97页
   ·基于CSKPCA-SLSSVM的艾萨炉故障监测模型第97-102页
     ·基于稀疏最小二乘支持向量机艾萨炉诊断模型第97-100页
     ·基于CSKPCA-SLSSVM艾萨炉故障监测模型第100-102页
   ·实验结果与分析第102-108页
     ·故障初步识别实验第102-106页
     ·艾萨炉喷枪故障预测第106-107页
     ·艾萨炉炉衬蚀损预测第107-108页
   ·小结第108-110页
6 结论与展望第110-112页
   ·结论第110-111页
   ·展望第111-112页
参考文献第112-122页
致谢第122-124页
附录A (攻读博士期间的科研成果)第124页

 
 
论文编号BS77,这篇论文共124
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