RH炉钢水终点温度预报模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 RH真空循环冶炼 | 第12-14页 |
| 1.2.1 真空冶炼方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 RH冶炼的发展 | 第13-14页 |
| 1.3 RH炉生产概况 | 第14-16页 |
| 1.3.1 RH炉设备、工艺参数 | 第14-15页 |
| 1.3.2 RH炉系统组成 | 第15-16页 |
| 1.4 RH炉终点温度预报 | 第16-20页 |
| 1.4.1 钢水温度预报 | 第17-18页 |
| 1.4.2 终点温度预报常用建模方法 | 第18-19页 |
| 1.4.3 RH炉终点温度预报模型研究现状 | 第19-20页 |
| 1.5 本文目的和主要工作 | 第20-23页 |
| 第2章 RH炉冶炼工艺及能量分析 | 第23-33页 |
| 2.1 RH炉冶炼工艺 | 第23-25页 |
| 2.1.1 RH炉冶炼工艺流程 | 第23-24页 |
| 2.1.2 真空脱碳、脱氧原理 | 第24-25页 |
| 2.1.3 RH冶炼热补偿工艺 | 第25页 |
| 2.2 RH炉钢水终点温度机理分析 | 第25-31页 |
| 2.2.1 RH炉能量收支 | 第26-27页 |
| 2.2.2 RH炉能量分析 | 第27-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于增量模型的RH炉钢水终点温度预报 | 第33-43页 |
| 3.1 增量模型预报方法 | 第33-34页 |
| 3.2 冶炼信息库的构造 | 第34-35页 |
| 3.3 增量系数的确定 | 第35-38页 |
| 3.3.1 回归模型样本集确定 | 第36页 |
| 3.3.2 多元线性回归模型 | 第36-37页 |
| 3.3.3 最小二乘估计 | 第37-38页 |
| 3.4 基于相似度的参考炉次选取 | 第38-39页 |
| 3.5 基于参考炉次的预报 | 第39-40页 |
| 3.5.1 最大相似度参考炉次预报 | 第39页 |
| 3.5.2 相似度阈值参考炉次预报 | 第39-40页 |
| 3.6 仿真与分析 | 第40-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于支持向量机补偿的钢水终点温度预报 | 第43-55页 |
| 4.1 结构风险最小化原则 | 第43-45页 |
| 4.2 基于支持向量机的补偿模型 | 第45-49页 |
| 4.2.1 回归支持向量机 | 第45-48页 |
| 4.2.2 补偿模型 | 第48-49页 |
| 4.3 仿真研究及结果分析 | 第49-53页 |
| 4.3.1 支持向量机参数选择 | 第49-51页 |
| 4.3.2 仿真与分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 基于GA-SVM补偿的钢水终点温度预报 | 第55-65页 |
| 5.1 遗传算法 | 第55-59页 |
| 5.1.1 遗传算法的具体步骤 | 第55-58页 |
| 5.1.2 遗传算法的运行参数 | 第58-59页 |
| 5.2 遗传算法优化SVM参数 | 第59-61页 |
| 5.3 仿真与分析 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
