攀钢1220mm冷连轧机轧制规程优化及模型自适应研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·国内外带钢冷轧机的发展 | 第10-12页 |
| ·轧制规程优化研究现状 | 第12-16页 |
| ·轧制规程优化研究的内容 | 第12-14页 |
| ·轧制规程优化研究的进展及意义 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络及其在轧制规程优化中的应用 | 第16-19页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第16-18页 |
| ·人工神经网络在轧制规程优化中的应用 | 第18-19页 |
| ·本课题研究的目的、意义及主要内容 | 第19-22页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第19-20页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第20-22页 |
| 第二章 冷连轧机轧制规程数学模型 | 第22-58页 |
| ·概述 | 第22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-34页 |
| ·人工神经元及其拓扑结构 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络的学习方法 | 第25-26页 |
| ·BP神经网络 | 第26-34页 |
| ·冷轧带钢轧制压力模型 | 第34-45页 |
| ·轧制压力计算 | 第34-40页 |
| ·张力影响系数的计算 | 第40-41页 |
| ·变形抗力的计算 | 第41-42页 |
| ·摩擦系数 | 第42-44页 |
| ·冷轧带钢弹性恢复对轧制力的影响 | 第44-45页 |
| ·冷轧带钢轧制力矩模型 | 第45页 |
| ·冷轧带钢主电机功率模型 | 第45-46页 |
| ·轧制过程相关模型计算 | 第46-49页 |
| ·前滑值的计算 | 第46-47页 |
| ·速度制度 | 第47-48页 |
| ·流量方程 | 第48页 |
| ·张力制度 | 第48-49页 |
| ·轧制规程优化 | 第49-56页 |
| ·目标函数的建立 | 第49-51页 |
| ·约束条件的制定 | 第51-53页 |
| ·优化方法的确定 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第三章 轧制规程模型自适应自学习 | 第58-72页 |
| ·概述 | 第58-59页 |
| ·模型自适应 | 第59-60页 |
| ·模型自学习 | 第60-61页 |
| ·轧制力模型自适应自学习 | 第61-63页 |
| ·变形抗力自学习 | 第63-65页 |
| ·摩擦系数自适应 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 冷连轧机轧制规程优化 | 第72-86页 |
| ·概述 | 第72页 |
| ·轧制力能参数的计算与比较 | 第72-77页 |
| ·最小轧制能耗目标优化 | 第77-81页 |
| ·优化设计流程 | 第77-80页 |
| ·优化结果分析 | 第80-81页 |
| ·等功率裕量目标优化 | 第81-84页 |
| ·优化设计流程 | 第81-83页 |
| ·优化结果分析 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 结论与展望 | 第86-88页 |
| ·结论 | 第86页 |
| ·展望 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-98页 |
| 附录 | 第98页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第98页 |
