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『簡體書』复杂有色冶金生产过程智能建模、控制与优化

書城自編碼: 1719578
分類: 簡體書→大陸圖書→工業技術冶金工业
作者: 桂卫华
國際書號(ISBN): 9787030300027
出版社: 科学出版社
出版日期: 2010-12-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 302/381000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 665

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內容簡介:
本书总结了作者多年来从事有色冶金生产过程自动化的研究工作,内容涉及解决有色冶金生产过程自动化问题的理论、方法、技术及系统实现等方面。书中给出了智能集成建模的思想,描述了智能集成建模的基本形式和结构,阐述了多种基于神经网络的智能集成建模方法;讨论了复杂有色金属生产过程的智能优化控制问题,给出厂智能优化控制的结构,论述厂操作模式优化问题;针对铅锌、铜、铝等主要有色金属的冶炼生产过程以及铝加工生产的重大装备,详细说明了智能集成建模、智能优化控制以及操作模式优化理论与方法在典型冶金:工序和装备中的实现与应用。应用成果的介绍,始终坚持理论联系实际,从实际生产过程中提炼科学问题开展研究,然后将研究成果应用于生产实际,取得了显著应用成效,相关方法可为其他复杂生产过程的建模、优化与控制提供借鉴和参考。
本书可供研究过程优化控制的工程技术人员和科研人员阅读,也可作为有关专业本科生和研究牛的教学参考书。
目錄
《复杂有色冶金生产过程智能建模、控制与优化》
《信息化与工业化两化融合研究与应用丛书》序

前言
第1章 绪论
 1.1 我国有色金属工业的发展
 1.2 有色金属冶炼生产的特点
1.2.1 有色金属冶炼生产工艺简介
1.2.2 有色金属冶炼生产的特点
 1.3 有色金属生产过程自动化技术的发展
 1.4 本书的主要内容
 参考文献
第2章 智能集成建模
 2.1 智能集成建模的提出
 2.2 智能集成建模的基本框架
2.2.1 基本概念
2.2.2 智能集成建模的形式和结构
2.2.3 智能集成建模的形式化描述
 2.3 智能集成建模?工程实现
 2.4 小结
 参考文献
第3章 基于神经网络的智能集成建模方法
 3.1 神经网络发展
 3.2 多层前向神经网络的结构、算法
 3.3 多神经网络的集成建模方法
3.3.1 自适应监督式分布神经网络的提出
3.3.2 asdnn的总体结构
3.3.3 asdnn样本空间的监督式聚类
3.3.4 asdnn网络的自适应学习
 3.4 神经网络与传统建模方法的集成
3.4.1 两类建模方法集成的必要性与可行性
3.4.2 两类建模方法的集成形式
 3.5 神经网络与其他智能方法集成建模
3.5.1 nn和fs集成建模的可行性
3.5.2 nn与fs的集成形式
3.5.3 用模糊逻辑增强的神经网络
3.5.4 模糊系统的网络化集成建模方法
 3.6 小结
 参考文献
第4章 复杂有色冶金生产过程智能优化控制
 4.1 智能优化控制问题
 4.2 智能集成优化控制结构
 4.3 有色冶金过程操作模式优化
4.3.1 操作模式优化的提出
4.3.2操作模式定义
4.3.3 基于数据驱动的操作模式优化框架
 4.4 工程智能优化算法
4.4.1 工程优化算法分类
4.4.2 模拟退火算法基本思想及特点
4.4.3 遗传算法基本思想及特点
4.4.4 微粒群算法基本思想及特点
 4.5 小结
 参考文献
第5章 铅锌冶炼生产过程的优化控制
 5.1 基于成本最小的铅锌冶炼企业原料供应优化
5.1.1 铅锌冶炼企业原料供应系统的特点
5.1.2 原料采购优化决策
5.1.3 原料库存的智能综合优化控制
5.1.4 原料量价实时预警
 5.2 锌湿法冶炼净化过程优化控制
5.2.1 锌湿法冶炼净化过程生产工?
5.2.2 净化过程中钴离子浓度在线检测
5.2.3 净化过程的优化控制
 5.3 大型锌湿法电解生产综合优化控制
5.3.1 大型锌湿法电解生产工艺
5.3.2 大型锌湿法电解生产综合优化控制总体框架
5.3.3 锌电解过程能耗模型
5.3.4 锌电解沉积过程电力负荷优化调度
5.3.5 锌电解沉积过程工艺条件优化控制
5.3.6 锌电解整流机组智能优化运行
5.3.7 大型锌湿法电解生产综合优化控制系统
 5.4 铅锌熔炼过程智能优化控制
5.4.1 铅锌熔炼?程工艺机理分析
5.4.2 铅锌熔炼产量预测模型
5.4.3 铅锌熔炼过程炉况评判及炉况优化
 5.5 铅锌生产过程密闭鼓风炉智能故障诊断
5.5.1 密闭鼓风炉铅锌熔炼过程故障分析
5.5.2 密闭鼓风炉铅锌熔炼过程透气性预报模型
5.5.3 密闭鼓风炉结瘤故障智能诊断
5.5.4 密闭鼓风炉智能故障诊断系统
 5.6 小结
 参考文献
第6章 铜闪速熔炼生产过程优化控制
第7章 氧化铝生产过程优化控制
第8章 大型高强度铝合金构件制备重大装备智能控制

 

 

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