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基于GAPSO-BP算法的高阶板形在线模式识别及其检测系统

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

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