| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·转炉炼钢简介 | 第10-14页 |
| ·转炉炼钢原理 | 第10-11页 |
| ·转炉炼钢设备及工艺过程 | 第11-14页 |
| ·转炉冶炼终点控制技术概述 | 第14-16页 |
| ·静态控制技术 | 第14-15页 |
| ·动态控制技术 | 第15页 |
| ·转炉全自动控制 | 第15-16页 |
| ·智能控制的特点和发展 | 第16-22页 |
| ·智能控制理论在转炉炼钢中的应用 | 第18页 |
| ·国内外的发展状况 | 第18-22页 |
| ·本文主要工作 | 第22-24页 |
| ·目前转炉炼钢存在的问题 | 第22页 |
| ·本文的主要工作 | 第22-24页 |
| 2 转炉炼钢终点控制建模基础 | 第24-30页 |
| ·建模原理分析 | 第24-27页 |
| ·建模过程 | 第24-26页 |
| ·模型性能评价 | 第26-27页 |
| ·转炉炼钢的终点对象模型 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 智能控制与模型设计分析 | 第30-42页 |
| ·BP神经网络 | 第30-35页 |
| ·BP神经网络原理 | 第30-31页 |
| ·误差反向传播算法 | 第31-34页 |
| ·BP建模需要注意的问题 | 第34-35页 |
| ·BP算法的不足与改进 | 第35-41页 |
| ·BP算法的不足之处 | 第35-36页 |
| ·对BP算法的改进 | 第36-39页 |
| ·LM算法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 转炉炼钢终点控制系统模型 | 第42-57页 |
| ·终点预报模型的数据预处理 | 第42-45页 |
| ·输入输出变量的确定 | 第42-43页 |
| ·数据统计描述 | 第43-44页 |
| ·测试样本归一化 | 第44-45页 |
| ·基于Levenberg-Marquardt算法的BP预报模型 | 第45-50页 |
| ·模型结构 | 第45-46页 |
| ·仿真分析 | 第46-50页 |
| ·基于智能方法的转炉炼钢终点控制模型 | 第50-56页 |
| ·神经网络终点控制模型 | 第50-55页 |
| ·实验研究 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 结束语 | 第57-60页 |
| ·课题总结 | 第57-58页 |
| ·未来需要改进的问题及措施 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录A: 样本数据库 | 第63-66页 |
| 附录B: BP算法流程 | 第66-67页 |
| 在学研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |