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连铸板坯裂纹预测预报系统的研究

摘要第1页
Abstract第4-5页
详细摘要第5-12页
1 引言第12-26页
   ·课题概要第12-19页
     ·课题研究意义第12页
     ·连铸板坯裂纹产生的原因第12-14页
     ·分析连铸板坯裂纹产生的机理第14-16页
     ·分析连铸板坯裂纹影响的因素第16-19页
   ·国内外连铸板坯裂纹预测预报技术研究现状及发展趋势第19-22页
     ·连铸生产工艺简介第19-20页
     ·国内外连铸生产的现状第20页
     ·裂纹预测预报技术研究现状及发展趋势第20-22页
   ·课题研究的内容及技术路线第22-24页
     ·研究内容及方法第22-23页
     ·课题主要解决的技术难点第23页
     ·课题研究的技术路线第23-24页
   ·本章小结第24-26页
2 连铸板坯裂纹征兆的检测方法第26-32页
   ·结晶器热传递测量分析法第26-29页
   ·摩擦力(拉坯阻力)测量法第29-31页
   ·铸坯短边凹度测量法第31页
   ·超声波测量法第31页
   ·本章小结第31-32页
3 连铸板坯裂纹预测预报方案第32-42页
   ·逻辑预报方案第32页
   ·神经网络预报方案第32-35页
     ·用递归网络进行裂纹预报第32页
     ·利用雪崩网络进行裂纹预报第32-33页
     ·利用BP 网络进行裂纹预报第33页
     ·利用RBF 神经网络进行裂纹预报第33-34页
     ·利用模糊神经网络进行裂纹预报第34-35页
   ·基于减法聚类的模糊神经网络第35-41页
     ·减法聚类(Clustering Subtraction)第35-36页
     ·TS(Takagi-Sugeno)型模糊神经网络第36-38页
     ·基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)第38-40页
     ·神经网络模型的建立第40-41页
   ·本章小结第41-42页
4 连铸板坯裂纹预测预报系统设计第42-66页
   ·系统的整体设计第42页
   ·系统的硬件设计第42-45页
     ·裂纹产生征兆的检测第42-44页
     ·热电偶在结晶器中的埋设方式第44-45页
     ·主机硬件环境第45页
   ·系统的软件设计第45-61页
     ·软件环境第45-47页
     ·基于减法聚类的自适应神经模糊网络的实现第47-51页
     ·信号采集系统主程序设计第51-52页
     ·文件调用流程图第52-53页
     ·各模块功能详细说明第53-60页
     ·MATLAB 与VB 的接口第60-61页
   ·Access 数据库的访问第61-63页
     ·DAO 概述第61页
     ·JET 概述第61页
     ·与上位机通信子模块第61-62页
     ·系统帮助模块第62-63页
     ·数据库的选择第63页
   ·系统操作说明书第63-64页
     ·系统操作说明第63页
     ·注意事项第63页
     ·系统运行的软/硬件要求第63-64页
   ·系统的抗干扰措施第64-65页
   ·本章小结第65-66页
5 系统仿真及实验结果第66-80页
   ·系统仿真第66-70页
     ·仿真数据输入第66-67页
     ·用相关函数对系统进行仿真第67-70页
   ·实验结果与评估第70-74页
     ·数据库1 的数据仿真及预测结果第70-72页
     ·数据库2 的数据仿真及预测结果第72-74页
   ·实测值和系统预测值对比第74-78页
     ·生产实测数据的提取第74-76页
     ·系统预测值的产生第76-78页
   ·本章小结第78-80页
6 结论与展望第80-82页
   ·结论第80-81页
     ·主要研究成果第80页
     ·主要的创新点第80-81页
   ·展望第81-82页
参考文献第82-85页
致谢第85-86页
作者简介第86页
在学期间发表的学术论文第86-87页
在学期间参加科研项目第87页

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