基于神经网络的纤维热磨过程能耗预测模型的研究

纤维热磨能耗论文 纤维质量论文 BP神经网络论文
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摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪 论第8-14页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外预测模型与能耗预测方法的研究现状第9-12页
        1.2.1 国内外预测模型的研究第9-10页
        1.2.2 国内外能耗预测方法的研究第10-11页
        1.2.3 基于BP神经网络方法能耗预测模型的研究第11-12页
    1.3 国内外纤维热磨过程能耗模型的研究现状第12-13页
    1.4 本文的主要研究内容第13-14页
2 纤维热磨过程分析与预测方法研究第14-22页
    2.1 纤维热磨能耗及纤维质量的主要影响因素分析第14-17页
        2.1.1 原材料配比与木片含水率第14-15页
        2.1.2 木片蒸煮第15-16页
        2.1.3 磨片间隙第16-17页
        2.1.4 出料螺旋转速、排料阀开启度与磨室压力第17页
    2.2 纤维热磨能耗预测方法的研究第17-21页
        2.2.1 人工神经网络概述第17页
        2.2.2 BP神经网络第17-18页
        2.2.3 BP神经网络学习原理第18-19页
        2.2.4 BP神经网络特点与应用第19-20页
        2.2.5 BP神经网络的设计第20-21页
    2.3 本章小结第21-22页
3 纤维热磨能耗和纤维质量预测模型方案的研究第22-29页
    3.1 基于灰色关联分析法的纤维热磨过程影响因素的确定第22-27页
        3.1.1 纤维热磨能耗主要影响因素的确定第24-25页
        3.1.2 纤维质量主要影响因素的确定第25-27页
    3.2 基于确定影响因素的预测模型方案设计第27-28页
    3.3 本章小结第28-29页
4 基于BP神经网络纤维热磨过程预测模型的研究第29-40页
    4.1 预测模型训练数据的处理第29-30页
    4.2 BP神经网络结构的设置第30-34页
        4.2.1 BP神经网络输入输出的确定第30-31页
        4.2.2 BP神经网络结构参数确定第31-34页
    4.3 预测模型的建立第34-39页
        4.3.1 预测模型的训练第36-37页
        4.3.2 预测模型训练结果第37-38页
        4.3.3 预测模型的验证第38-39页
    4.4 本章小结第39-40页
5 纤维热磨过程预测模型的应用第40-49页
    5.1 基于预测模型单因素的影响分析第40-44页
        5.1.1 各因素对纤维热磨能耗的影响分析第40-42页
        5.1.2 各因素对纤维质量的影响分析第42-44页
    5.2 基于预测模型的多因素预测第44-45页
    5.3 预测模型应用实例第45-48页
        5.3.1 实验条件第45页
        5.3.2 实验结果第45-46页
        5.3.3 基于预测结果树皮含量的优化分析第46-48页
    5.4 本章小结第48-49页
结论第49-50页
参考文献第50-54页
附录第54-56页
攻读学位期间发表的学术论文第56-57页
致谢第57-58页
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