生活用紙與生活息息相關(guān),相應(yīng)的有著更嚴(yán)格質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和精細(xì)化的技術(shù)要求。本論文以生活用紙為研究對(duì)象。在生活用紙廠(chǎng)的典型生產(chǎn)線(xiàn)上,采集各個(gè)重點(diǎn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理,建立生活用紙磨漿打漿度模型和原紙物理特性指標(biāo)預(yù)測(cè)模型;以滿(mǎn)足原紙質(zhì)量要求和最小成本為目標(biāo),建立打漿工藝優(yōu)化模型。首先,針對(duì)漿料的打漿度無(wú)法在線(xiàn)監(jiān)控的問(wèn)題,基于梯度提升決策樹(shù)(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)算法建立了磨漿打漿度模型。采樣并獲取不同漿板組合、不同磨漿工藝下,磨漿后紙漿的纖維形態(tài)和打漿度數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理,獲得建模的訓(xùn)練集�；贕BDT算法的磨漿打漿度模型,用交叉校驗(yàn)法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途?模型的均方根誤差為0.99,平均相對(duì)誤差(MRE)為3.96%,平均絕對(duì)誤差0.78(°SR),結(jié)果表明模型有良好的精度。對(duì)比支持向量機(jī)回歸算法,在相同計(jì)算機(jī)環(huán)境下GBDT運(yùn)算時(shí)間是支持向量機(jī)回歸的五十分之一,表明GBDT運(yùn)算速度快。對(duì)GBDT模的樹(shù)型結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,計(jì)算了11個(gè)模型輸入變量的相對(duì)重要性,其中比能耗、流量和分絲帚化率的相對(duì)重要性較高,即他們對(duì)打漿度的影響較大需要在生產(chǎn)中重...

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題的背景與意義
    1.2 課題的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 制漿造紙磨漿過(guò)程建模的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 紙頁(yè)物理特性預(yù)測(cè)模型的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 制漿造紙工藝優(yōu)化的研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容及擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題
        1.3.1 擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題
        1.3.2 主要研究?jī)?nèi)容
第二章 數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.1 數(shù)據(jù)采集
        2.1.1 漿料制備單元數(shù)據(jù)采集
        2.1.2 紙機(jī)單元數(shù)據(jù)采集
        2.1.3 質(zhì)檢單元數(shù)據(jù)采集
    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.2.1 數(shù)據(jù)清洗
        2.2.2 時(shí)序匹配
        2.2.3 特征工程
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于梯度提升決策樹(shù)的生活用紙打漿度建模
    3.1 梯度提升決策樹(shù)算法
    3.2 生活用紙磨漿打漿度GBDT模型建立與結(jié)果討論
        3.2.1 打漿度GBDT模型建立
        3.2.2 打漿度支持向量機(jī)模型對(duì)比
        3.2.3 結(jié)果分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生活用紙物理特性的建模
    4.1 生活用紙物理特性的數(shù)據(jù)分析
    4.2 建模使用算法介紹
    4.3 生活用紙平均抗張強(qiáng)度建模
    4.4 生活用紙縱向伸長(zhǎng)率建模
    4.5 生活用紙橫向伸長(zhǎng)率建模
    4.6 生活用紙吸水性建模
    4.7 本章小結(jié)
第五章 基于NSGAii的生活用紙打漿工藝優(yōu)化
    5.1 生活用紙多目標(biāo)優(yōu)化的建模
        5.1.1 生活用紙打漿工藝優(yōu)化模型
        5.1.2 改進(jìn)型非支配排序遺傳算法
    5.2 案例分析
        5.2.1 基因編碼
        5.2.2 基因的交叉操作
        5.2.3 基因的變異操作
        5.2.4 算法求解
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    1 結(jié)論
    2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    3 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號(hào)：3789121