基于BP神经网络的转炉供氧模型的研究与应用开发
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·转炉炼钢简介 | 第10-13页 |
| ·转炉炼钢发展 | 第10-12页 |
| ·转炉炼钢流程 | 第12-13页 |
| ·我国转炉炼钢发展现状 | 第13页 |
| ·转炉炼钢的控制模型 | 第13-15页 |
| ·转炉静态控制模型 | 第14-15页 |
| ·转炉动态控制模型 | 第15页 |
| ·BP神经网络技术在炼钢过程中的应用 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-19页 |
| 第2章 转炉炼钢的供氧制度 | 第19-30页 |
| ·供氧参数 | 第19-24页 |
| ·氧气压力 | 第19-20页 |
| ·氧气流量 | 第20页 |
| ·供氧强度 | 第20-21页 |
| ·枪位 | 第21-24页 |
| ·枪位高低对熔池的影响 | 第21-22页 |
| ·转炉枪位控制 | 第22-23页 |
| ·影响枪位变化因素 | 第23-24页 |
| ·氧枪操作 | 第24-29页 |
| ·恒压变枪枪位的确定 | 第24-26页 |
| ·几种典型氧枪枪位操作 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 建立基于物料平衡与热平衡的转炉静态模型 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30-32页 |
| ·基于物料平衡的辅原料量计算 | 第32-36页 |
| ·炉渣中CaO质量计算模型 | 第32-33页 |
| ·炉渣及炉渣中FeO和MgO等氧化物质量计算模型 | 第33-35页 |
| ·炉内反应前后物料平衡计算 | 第35-36页 |
| ·静态模型总供氧量计算 | 第36-37页 |
| ·基于热平衡的能量计算 | 第37-39页 |
| ·加入冷却剂后的转炉静态模型计算 | 第39-43页 |
| ·基于物料平衡的物料改变量计算 | 第39-41页 |
| ·基于热平衡的热量改变量计算 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 建立基于BP神经网络的转炉供氧量计算模型 | 第44-52页 |
| ·神经网络控制方法概述 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络算法 | 第45-48页 |
| ·标准的BP算法 | 第45-47页 |
| ·改进的BP算法 | 第47-48页 |
| ·BP算法预测转炉供氧量 | 第48-50页 |
| ·模型输入层节点数的确定 | 第48-49页 |
| ·模型结构及隐含层节点数的确定 | 第49页 |
| ·模型求解 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 仿真及结果分析 | 第52-66页 |
| ·基于机理方法的转炉静态模型应用程序 | 第52-58页 |
| ·应用程序所用数据信息 | 第52-55页 |
| ·主辅原料初始信息 | 第52-53页 |
| ·物料热容及化学反应热 | 第53-55页 |
| ·终渣成分及其它条件设定 | 第55页 |
| ·模型应用程序 | 第55-58页 |
| ·程序编写流程 | 第55-56页 |
| ·程序运行界面 | 第56-58页 |
| ·基于BP神经网络的供氧模型应用程序 | 第58-61页 |
| ·应用程序所用数据信息 | 第58-59页 |
| ·模型应用程序 | 第59-61页 |
| ·程序编写流程 | 第59-60页 |
| ·程序运行界面 | 第60-61页 |
| ·两个模型预测供氧量结果对比分析 | 第61-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
