| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·平整轧制工艺概述 | 第12-15页 |
| ·平整及其作用 | 第12-13页 |
| ·国内外平整机的发展 | 第13-15页 |
| ·冷轧及平整轧制力模型的研究现状 | 第15-19页 |
| ·板形及其控制手段概述 | 第19-21页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第21-22页 |
| ·研究内容及目标 | 第21页 |
| ·内容安排 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 基于参数修正的平整轧制力及力矩数学模型 | 第23-34页 |
| ·冷轧薄板带钢平整轧制力的数学模型 | 第23-25页 |
| ·压缩变形抗力模型 | 第24-25页 |
| ·变形区等效长度模型 | 第25页 |
| ·平整轧制力矩及主电机输出力矩模型 | 第25-30页 |
| ·平整轧制力矩的计算 | 第25-26页 |
| ·主电机输出力矩的计算 | 第26-30页 |
| ·模型修正系数的确定 | 第30-31页 |
| ·平整轧制力计算值与实测值的对比 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 RBF 神经网络在冷轧薄板平整轧制力计算中的应用 | 第34-46页 |
| ·人工神经网络及其在轧制过程中的应用概述 | 第34-37页 |
| ·人工神经网络 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络在轧制过程中的应用概述 | 第36-37页 |
| ·基于RBF 神经网络的平整轧制力综合模型 | 第37-44页 |
| ·平整轧制力的综合神经网络模型 | 第37-40页 |
| ·RBF 神经网络 | 第40-41页 |
| ·样本数据的选取及预处理 | 第41-42页 |
| ·RBF 神经网络对平整轧制力数学模型的修正 | 第42-44页 |
| ·计算值与实际值的比较 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 六辊薄板平整机负载辊缝计算模型的研究 | 第46-59页 |
| ·负载辊缝不同计算方法的研究 | 第46-47页 |
| ·适用于六辊冷轧薄板平整机负载辊缝的数学模型 | 第47-56页 |
| ·各影响函数矩阵的计算 | 第47-50页 |
| ·六辊平整机辊系弹性变形量的计算 | 第50-52页 |
| ·确定辊间压力的初始分布及辊系中心压扁量初值ywi 0 、yib 0 | 第52-54页 |
| ·平整机负载辊缝的计算 | 第54-56页 |
| ·典型带钢出口厚度计算实例 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 模型在某新建连续退火机组平整机中的应用 | 第59-76页 |
| ·连退机组单机架平整机的最大平整轧制能力计算分析 | 第59-69页 |
| ·国内某新建冷轧连续退火机组平整机概述 | 第59-61页 |
| ·最大平整轧制能力计算方法 | 第61-62页 |
| ·极限条件下轧制负荷的全部计算结果 | 第62-69页 |
| ·平整机压上缸力能参数设计合理性的判断 | 第69-72页 |
| ·基于UCM 六辊平整机负载辊缝数学模型的板形相关分析 | 第72-75页 |
| ·板形调控手段对带钢出口厚度的影响分析 | 第72-73页 |
| ·板形调控手段对辊间接触压力的影响分析 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·全文总结 | 第76-77页 |
| ·研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第82页 |
