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城市生活垃圾热解特性试验研究及预测模型
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城市生活垃圾热解特性试验研究及预测模型
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-13 页
第一章 绪论第13-28 页
　　· 引言第13 页
　　· 我国城市生活垃圾现状第13-18 页
　　　　· 我国城市生活垃圾的产量第13-14 页
　　　　· 我国城市生活垃圾的组成特征及变化趋势第14-16 页
　　　　· 我国城市生活垃圾的物理与化学性质第16-18 页
　　· 城市生活垃圾的危害第18-19 页
　　· 国内外城市生活垃圾处理技术第19-25 页
　　　　· 填埋法第19 页
　　　　· 堆肥法第19-21 页
　　　　· 热处理法第21-25 页
　　　　　　· 焚烧第21-24 页
　　　　　　· 热解第24-25 页
　　　　　　· 气化第25 页
　　· 本文的背景及意义第25-27 页
　　· 本文的主要研究内容第27-28 页
第二章 城市生活垃圾热解(燃烧)特性及人工神经网络研究综述第28-47 页
　　· 引言第28 页
　　· 城市生活垃圾热解和燃烧特性研究进展第28-42 页
　　　　· 城市生活垃圾单组分热解和燃烧特性研究进展第28-35 页
　　　　· 城市生活垃圾多组分热解和燃烧特性研究进展第35-39 页
　　　　· 城市生活垃圾热解产气和产物特性研究进展第39-42 页
　　· 人工神经网络研究进展第42-45 页
　　　　· 人工神经网络理论研究进展第42-44 页
　　　　· 人工神经网络应用研究进展第44-45 页
　　· 本章小结第45-47 页
第三章 复杂组分燃料的热重分析方法研究第47-60 页
　　· 引言第47 页
　　· 试验部分第47-50 页
　　　　· 试验样品第47-48 页
　　　　· 试验装置第48-49 页
　　　　· 试验方法第49 页
　　　　· 试验系统的标定第49-50 页
　　· 计算模型与方法第50-52 页
　　　　· 计算模型第50-51 页
　　　　· 计算方法第51-52 页
　　· 结果与分析第52-58 页
　　　　· 试验结果与模型计算结果第52-56 页
　　　　· 试验影响因素分析第56-58 页
　　　　· 方法评价第58 页
　　· 本章小结第58-60 页
第四章 城市生活垃圾多组分程序升温热解特性研究第60-84 页
　　· 引言第60 页
　　· 试验部分第60-61 页
　　　　· 试验样品与方法第60 页
　　　　· 试验工况第60-61 页
　　· 结果与分析第61-82 页
　　　　· 单组分程序升温热解特性第61-65 页
　　　　· 二组分程序升温热解特性第65-72 页
　　　　· 三组分程序升温热解特性第72-73 页
　　　　· 四组分程序升温热解特性第73-76 页
　　　　· 五组分程序升温热解特性第76-78 页
　　　　· 六组分(模化垃圾)程序升温热解特性第78-79 页
　　　　· 多组分程序升温热解试验结果与加权平均结果的比较第79-82 页
　　· 本章小结第82-84 页
第五章 城市生活垃圾多组分快速热解特性研究第84-113 页
　　· 引言第84 页
　　· 试验部分第84-86 页
　　　　· 试验样品第84 页
　　　　· 试验装置第84-86 页
　　　　· 试验方法第86 页
　　　　· 试验工况第86 页
　　· 结果与分析第86-111 页
　　　　· 快速热解条件下样品的升温过程第87-88 页
　　　　· 单组分快速热解特性第88-101 页
　　　　　　· 典型有机组分的快速热解特性第88-95 页
　　　　　　· 快速热解特性与程序升温热解特性的比较第95-98 页
　　　　　　· 不同炉温下快速热解特性的比较与分析第98-101 页
　　　　· 二组分快速热解特性第101-108 页
　　　　· 六组分(模化垃圾)快速热解特性第108-111 页
　　· 本章小结第111-113 页
第六章 城市生活垃圾多组分快速热解产气特性研究第113-133 页
　　· 引言第113 页
　　· 试验部分第113-115 页
　　　　· 试验样品第113 页
　　　　· 试验装置第113-114 页
　　　　· 试验方法第114-115 页
　　　　· 试验工况第115 页
　　· 结果与分析第115-131 页
　　　　· 单组分快速热解产气特性第115-124 页
　　　　　　· 快速热解气体析出过程第115-118 页
　　　　　　· 快速热解气体产率第118-121 页
　　　　　　· 快速热解气体成分分布第121-122 页
　　　　　　· 快速热解气体热值第122-124 页
　　　　· 二组分快速热解产气特性第124-129 页
　　　　　　· 快速热解气体成分分布第125-128 页
　　　　　　· 快速热解气体热值第128-129 页
　　　　· 六组分(模化垃圾)快速热解产气特性第129-131 页
　　　　　　· 快速热解气体成分分布第130-131 页
　　　　　　· 快速热解气体热值第131 页
　　· 本章小结第131-133 页
第七章 城市生活垃圾热解特性的神经网络预测模型第133-157 页
　　· 引言第133 页
　　· BP神经网络介绍第133-138 页
　　　　· BP神经网络中的神经元模型第133-134 页
　　　　· BP神经网络的结构第134-135 页
　　　　· 信息的正向传播第135-136 页
　　　　· 误差的反向传播第136-137 页
　　　　· Matlab程序解算过程第137-138 页
　　· 垃圾热解特性神经网络预测模型第138-145 页
　　　　· 模型总体结构第138-139 页
　　　　· 热解动力学部分第139-140 页
　　　　· BP神经网络部分的建模过程第140-145 页
　　　　　　· 数据样本的准备第140 页
　　　　　　· 节点激励函数的选择第140-141 页
　　　　　　· 数据样本的预处理第141-142 页
　　　　　　· BP神经网络算法的选择第142 页
　　　　　　· 子模型节点数目的确定第142-144 页
　　　　　　· 学习速率第144-145 页
　　· 模型预测结果与分析第145-153 页
　　　　· 热解动力学特性预测第145-150 页
　　　　· 热解产气特性预测第150-153 页
　　· 模型预测实例第153-156 页
　　· 本章小结第156-157 页
第八章 全文总结与研究展望第157-162 页
　　· 全文工作总结第157-160 页
　　· 本文主要创新点第160 页
　　· 下一步研究展望第160-162 页
符号表第162-163 页
参考文献第163-173 页
作者在博士期间参与的项目、发表的论文和获得的奖励第173-175 页
致谢第175-176 页

本篇论文共176页，点击这进入下载页面。
 
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