基于神经网络的热轧机组轧制力预报模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-17页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·轧制力预报模型研究的意义 | 第8-9页 |
| ·国内某连轧厂技术概况 | 第9-13页 |
| ·连轧厂简介 | 第9-10页 |
| ·连轧厂轧钢工艺特点 | 第10-11页 |
| ·轧制力预报在某连轧厂生产中的实际应用 | 第11-13页 |
| ·神经网络的发展状况 | 第13-14页 |
| ·神经网络在带钢轧制中的应用现状 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 2 轧制力数学模型的研究和仿真 | 第17-25页 |
| ·轧制压力数学模型概述 | 第17-20页 |
| ·轧制压力数学模型的发展 | 第17页 |
| ·轧制压力数学模型在轧制过程中的作用 | 第17-18页 |
| ·轧制压力模型的主要类型 | 第18-19页 |
| ·建立轧制压力模型的一般方法 | 第19-20页 |
| ·影响模型精度的主要因素 | 第20页 |
| ·轧制力理论计算公式 | 第20-21页 |
| ·某钢厂连轧机组轧制力数学模型计算 | 第21-25页 |
| 3 基于神经网络的轧制力预报模型 | 第25-46页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·BP网络建模 | 第26-29页 |
| ·BP网络结构 | 第26-28页 |
| ·BP算法 | 第28-29页 |
| ·工程应用仿真实例 | 第29-45页 |
| ·连轧厂历史数据的建立 | 第29-30页 |
| ·有关参数的设定 | 第30-33页 |
| ·BP网络的训练 | 第33-37页 |
| ·仿真结果 | 第37-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 轧制力预报的在线应用研究 | 第46-53页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·轧制力预报在线实施方案 | 第46-51页 |
| ·神经元网络数据的更新 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于轧制力预报的热轧过程综合优化 | 第53-59页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·粗轧轧制力预报的综合优化策略 | 第53-55页 |
| ·工程应用仿真研究 | 第55-56页 |
| ·热轧过程综合优化的在线实施 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
