摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
1.2 板形缺陷基本理论 | 第12-14页 |
1.2.1 板形缺陷的分类 | 第12-13页 |
1.2.2 板形缺陷的数学模型 | 第13-14页 |
1.3 板形检测发展概况 | 第14-16页 |
1.4 板形模式识别的研究现状 | 第16-18页 |
1.5 板形在线控制技术的研究现状 | 第18-19页 |
1.6 课题的研究目的和意义 | 第19-20页 |
1.7 课题来源与主要研究内容 | 第20-21页 |
1.7.1 课题来源 | 第20页 |
1.7.2 本文主要研究内容 | 第20-21页 |
第2章 板形检测辊测量精度及误差补偿的研究 | 第21-38页 |
2.1 板形标准曲线构成 | 第21-22页 |
2.2 检测辊有限元模型的建立 | 第22-24页 |
2.2.1 有限元模型的基本理论 | 第22-23页 |
2.2.2 有限元模型基本参数设计 | 第23-24页 |
2.3 检测辊有限元模拟结果及分析 | 第24-37页 |
2.3.1 检测辊及板带受力情况分析 | 第24-26页 |
2.3.2 检测辊挠曲变形对板形标准曲线的影响 | 第26-35页 |
2.3.3 板带起浪情况下检测辊受力状况分析 | 第35-37页 |
2.4 本章小结 | 第37-38页 |
第3章 板形模式识别方法研究 | 第38-51页 |
3.1 板形常用控制手段 | 第38-39页 |
3.2 板形模式识别的基本理论 | 第39-44页 |
3.2.1 板形模式识别的基本概念 | 第39-40页 |
3.2.2 十二种板形的基本模式及数学表达式 | 第40-44页 |
3.3 基于高次板形基本模式的识别方法 | 第44-49页 |
3.3.1 最小二乘法 | 第44页 |
3.3.2 基于正交多项式的回归分解法 | 第44-45页 |
3.3.3 模糊逻辑板形模式识别法 | 第45-47页 |
3.3.4 神经网络用于板形模式识别 | 第47-49页 |
3.4 板形模式识别方法比较分析 | 第49-50页 |
3.5 本章小结 | 第50-51页 |
第4章 GAPSO-BP网络板形模式识别模型 | 第51-72页 |
4.1 基于GAPSO算法的BP网络优化 | 第51-61页 |
4.1.1 GAPSO算法介绍 | 第51-56页 |
4.1.2 GAPSO和BP混合优化策略 | 第56-61页 |
4.2 基于GAPSO-BP网络的板形模式识别模型 | 第61-67页 |
4.3 板形模式识别方法的识别精度比较分析 | 第67-71页 |
4.4 本章小结 | 第71-72页 |
第5章 板形闭环反馈控制策略 | 第72-83页 |
5.1 板形控制手段 | 第72-74页 |
5.2 反馈控制策略研究 | 第74-78页 |
5.2.1 轧机的反馈控制策略 | 第74-75页 |
5.2.2 实测板形反馈控制实例 | 第75-78页 |
5.3 实验平台 | 第78-81页 |
5.3.1 可视化界面 | 第78页 |
5.3.2 实验分析 | 第78-81页 |
5.4 本章小结 | 第81-83页 |
第6章 压电式板形仪实验平台研制 | 第83-95页 |
6.1 板形仪的结构设计 | 第83-84页 |
6.2 板形检测辊参数设计 | 第84-86页 |
6.2.1 900mm冷连轧机组 | 第84页 |
6.2.2 板形检测辊安装位置 | 第84-85页 |
6.2.3 板形检测辊结构尺寸参数 | 第85页 |
6.2.4 板形仪的基本性能参数 | 第85-86页 |
6.3 检测传感器选择 | 第86页 |
6.4 压电式板形检测辊精密加工制造工艺要求 | 第86-87页 |
6.5 信号采集及处理系统设计 | 第87-94页 |
6.5.1 有线传输系统的结构组成 | 第87-88页 |
6.5.2 滑环的主要型式 | 第88-89页 |
6.5.3 板形试验平台信号采集与处理系统软件研制 | 第89-92页 |
6.5.4 板形信号工业化数据采集与处理系统 | 第92-94页 |
6.6 本章小结 | 第94-95页 |
结论 | 第95-97页 |
参考文献 | 第97-103页 |
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第103-104页 |
致谢 | 第104页 |