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面向指标优化的高炉料面建模与布料研究
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面向指标优化的高炉料面建模与布料研究
论文目录
 
致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-15页
1 引言第15-19页
　　1.1 课题背景及研究意义第15-16页
　　1.2 主要研究内容和创新点第16-18页
　　1.3 本文组织结构第18-19页
2 文献综述第19-35页
　　2.1 高炉炼铁简介第19-25页
　　　　2.1.1 炼铁工艺过程第19-22页
　　　　2.1.2 高炉布料规律第22-25页
　　2.2 高炉料面检测与重构第25-30页
　　　　2.2.1 高炉料面检测技术第25-28页
　　　　2.2.2 高炉料面描述方式第28-30页
　　2.3 高炉料面聚类分析第30-32页
　　　　2.3.1 聚类分析第30-31页
　　　　2.3.2 高炉料面聚类研究第31-32页
　　2.4 高炉最优料面建模第32页
　　2.5 高炉精准布料研究第32-33页
　　2.6 研究现状分析第33-35页
3 高炉料面定义与特征参数确定第35-55页
　　3.1 高炉料面雷达检测技术第35-39页
　　　　3.1.1 阵列雷达检测技术第35-37页
　　　　3.1.2 旋转扫描雷达检测技术第37-38页
　　　　3.1.3 相控阵雷达检测技术第38-39页
　　3.2 2D料面定义与特征参数确定第39-42页
　　　　3.2.1 2D料面特征参数提取第39-41页
　　　　3.2.2 特征拟合料线模型第41-42页
　　3.3 3D料面定义模型第42-46页
　　　　3.3.1 3D料面线形定义第42-43页
　　　　3.3.2 3D料面环形定义第43-45页
　　　　3.3.3 3D料面扇形定义第45-46页
　　3.4 仿真结果分析第46-54页
　　　　3.4.1 高炉料面2D定义仿真第46-47页
　　　　3.4.2 高炉料面3D定义仿真第47-54页
　　3.5 本章小结第54-55页
4 高炉料面特征聚类第55-73页
　　4.1 高炉料面聚类模型第55-56页
　　4.2 聚类算法介绍第56-61页
　　　　4.2.1 K-means聚类算法第56-57页
　　　　4.2.2 FCM聚类算法第57-58页
　　　　4.2.3 谱聚类算法第58-61页
　　4.3 基于密度和距离的聚类算法第61-66页
　　　　4.3.1 DD聚类算法简介第61-64页
　　　　4.3.2 P-DD聚类算法第64-66页
　　4.4 聚类效果评价指标第66-67页
　　4.5 仿真结果分析第67-72页
　　4.6 本章小结第72-73页
5 面向指标优化的高炉最优料面建模第73-104页
　　5.1 高炉最优料面建模第73-76页
　　5.2 超限学习机算法第76-80页
　　5.3 超限学习机的改进第80-93页
　　　　5.3.1 P-ELM算法第81-83页
　　　　5.3.2 O-ELM算法第83-86页
　　　　5.3.3 WOS-ELM算法第86-88页
　　　　5.3.4 FOS-ELMK算法第88-93页
　　5.4 高炉料面优化模型第93-97页
　　　　5.4.1 高炉料面优化设定第93-94页
　　　　5.4.2 差分进化算法第94-97页
　　5.5 仿真结果分析第97-103页
　　　　5.5.1 算法验证仿真第97-99页
　　　　5.5.2 高炉数据仿真第99-103页
　　5.6 本章小结第103-104页
6 高炉精准布料策略第104-123页
　　6.1 精准布料模型第104-108页
　　6.2 炉料颗粒落点计算模型第108-115页
　　　　6.2.1 节流阀炉料运动模型第109-110页
　　　　6.2.2 节流阀至溜槽炉料运动模型第110-112页
　　　　6.2.3 溜槽炉料运动模型第112-114页
　　　　6.2.4 空区炉料运动模型第114-115页
　　6.3 节流阀开度自调节模型第115-116页
　　6.4 溜槽转速自调节模型第116-118页
　　6.5 仿真结果分析第118-122页
　　6.6 本章小结第122-123页
7 结论与展望第123-125页
　　7.1 结论第123-124页
　　7.2 展望第124-125页
参考文献第125-135页
作者简历及在学研究成果第135-140页
学位论文数据集第140页

本篇论文共140页，点击这进入下载页面。
 
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