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昆明理工大学学位论文原创性声明
第一章绪论
1.1湿法炼锌的技术与生产
1.1.1锌的资源
1.1.2锌的用途和消费
1.1.3锌的生产方法
1.1.4锌精矿的焙烧
1.1.5湿法炼锌的技术和工艺
1.2课题的提出
第二章锌精矿配矿信息系统
2.1配矿信息系统
2.1.1配矿原理
2.1.2锌精矿配矿元素的选择
2.1.3配矿程序流程图
2.1.4配矿程序的适应性和算法
2.1.5配矿信息系统的绘图功能
2.2配矿信息系统经济指标的线性规划
2.2.1线性规划的数学模型及方法
2.2.2配矿经济指标的选择
2.2.3配矿信息系统线性规划的数学模型
2.2.4线性规划的数学模型算法的优化及程序流程
2.3配矿信息系统矿样数据库
2.3.1VB关系数据库分类
2.3.2数据库的访问方法
2.3.3数据库的链接
2.3.4数据库的维护
2.3.5 Access数据库在VB程序运行中的实现
2.3.6矿样数据库表的建立
2.3.7数据库标记功能
2.4本章小结
第三章沸腾炉焙烧物料平衡信息系统
3.1硫化锌焙烧的原理
3.2伴生矿物在焙烧过程中的行为
3.2.1硫化铁在焙烧时的行为
3.2.2硫化铅在焙烧过程中的行为
3.2.3硫化镉在焙烧过程中的行为
3.2.4砷、锑等元素的硫化物在焙烧过程中的行为
3.3沸腾炉机理模型
3.3.1沸腾炉物料平衡
3.3.2沸腾炉热平衡
3.3.3机理模型的建立
3.3.4控制模型参数的修正
3.4本章小结
表
第四章锌常规浸出和锌电积神经网络预测信息系统
4.1神经网络
4.2 BP神经网络
4.2.1 BP网络学习算法
4.2.2 BP网络特点
4.3 BP神经网络的设计
4.3.1 BP神经网络的层数
4.3.2 BP神经网络的神经元个数
4.3.3 BP神经网络初始权的选取
4.3.4 BP神经网络学习速率的选取
4.3.5 BP神经网络的转移函数和训练函数
4.4湿法炼锌常规浸出BP神经网络
4.4.1样本数据的初始化
4.4.2网络的设计
4.4.3网络的训练
4.4.4湿法炼锌常规浸出BP神经网络的嫁接
4.4.5网络结果的输出
4.5电解沉积电流效率预测的BP神经网络
4.5.1样本数据的初始化
4.5.2网络的设计
4.5.3网络的训练
4.5.4电流效率BP神经网络的嫁接
4.5.5网络结果的输出
4.6本章的小结
第五章系统的集成和程序设计
5.1系统实现方法
5.1.2系统结构
5.1.3BP神经网络系统流程图
5.1.4湿法炼锌信息系统全流程图
5.2 ActiveX控件
5.3在VB中调用和操作Matlab6.1
5.3.1基本原理
5.3.2 Matlab与ActiveX的接口
5.3.3 ActiveX对象的操作
5.3.4 Matlab命令的封装
5.4 VB封装
5.4.1编译应用程序
5.4.2编译工程
5.4.3使用打包和展开向导
第六章结论
参考文献
致谢
附录A
附录B
附录C