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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 |
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| 论文目录 |
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| 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 |
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论文编号BS77，这篇论文共124页
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