基于人工神经网络的中厚板头部弯曲的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-12页 |
| ·课题综述 | 第7-9页 |
| ·国内外对板带弯曲的研究 | 第9-11页 |
| ·国外对影响板带弯曲因素的研究成果 | 第9页 |
| ·国内对影响板带弯曲因素的研究成果 | 第9-11页 |
| ·课题研究方案 | 第11-12页 |
| 第二章 头部弯曲机理分析和解决方法 | 第12-24页 |
| ·轧件头部弯曲机理简要分析 | 第12-20页 |
| ·轧件上下表面温度不均的影响 | 第12-13页 |
| ·轧制线高度及轧辊偏移量对板坯弯曲的影响 | 第13-16页 |
| ·电气传动系统对板坯弯曲的影响 | 第16-17页 |
| ·异步轧制对板坯头部弯曲的影响 | 第17-19页 |
| ·上下接触弧表面摩擦条件不同 | 第19-20页 |
| ·其他原因引起的头部弯曲 | 第20页 |
| ·轧件材质 | 第20页 |
| ·变形区形状参数 | 第20页 |
| ·预防及控制板坯头部弯曲的措施 | 第20-24页 |
| ·预防轧件头部弯曲的方法 | 第20-21页 |
| ·控制轧件头部弯曲的方法 | 第21-24页 |
| 第三章 BP 神经网络简介 | 第24-33页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第24页 |
| ·BP 神经元及BP 网络模型 | 第24-25页 |
| ·BP 神经网络结构设计 | 第25-30页 |
| ·网络信息容量与训练样本数 | 第26页 |
| ·训练样本集的准备 | 第26-28页 |
| ·初始权值的设计 | 第28-29页 |
| ·BP 网络结构设计 | 第29-30页 |
| ·BP 网络的学习 | 第30-33页 |
| 第四章 韶钢二轧厂简介 | 第33-37页 |
| ·韶钢二轧厂概况 | 第33页 |
| ·韶钢二轧厂生产过程中影响板头弯曲的因素 | 第33-34页 |
| ·韶钢二轧厂各影响因素综合对比 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第五章 神经网络建模过程及分析结果 | 第37-54页 |
| ·数据的测量 | 第37-38页 |
| ·模型参数的选择 | 第38-42页 |
| ·样本数据的分析和处理 | 第38-40页 |
| ·多层前馈网络结构设计 | 第40-42页 |
| ·神经网络的初始化 | 第42页 |
| ·32mmQ235A 头部弯曲模型的建立 | 第42-48页 |
| ·模型的建立及其预测精度的检验 | 第42-45页 |
| ·各个影响因素对轧件头部弯曲的影响 | 第45-48页 |
| ·Q235B 头部弯曲模型的建立 | 第48-54页 |
| 第六章 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 详细摘要 | 第59-62页 |
