| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 负荷分配模型的发展 | 第9-10页 |
| 1.3 粒子群优化算法的发展现状 | 第10-12页 |
| 1.4 人工智能在负荷分配优化中的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 热连轧精轧机组主要数学模型 | 第16-32页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 轧制力数学模型 | 第16-20页 |
| 2.3 温度模型 | 第20-22页 |
| 2.4 速度设定模型 | 第22页 |
| 2.5 空载辊缝设定模型 | 第22-23页 |
| 2.6 轧制力矩与功耗模型 | 第23-24页 |
| 2.6.1 轧制力矩模型 | 第23页 |
| 2.6.2 轧制功耗模型 | 第23-24页 |
| 2.7 板形模型 | 第24-29页 |
| 2.7.1 板凸度和比例凸度 | 第24-26页 |
| 2.7.2 平直度 | 第26-27页 |
| 2.7.3 热连轧带钢板形控制理论 | 第27-29页 |
| 2.8 负荷分配模型 | 第29-31页 |
| 2.9 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 粒子群优化算法及其改进算法 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 粒子群优化算法描述 | 第32-36页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第32-34页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第34-35页 |
| 3.2.3 粒子群优化算法的改进策略 | 第35-36页 |
| 3.3 遗传算法 | 第36-38页 |
| 3.4 基于交叉变异的混合粒子群优化算法（HPSO） | 第38-43页 |
| 3.4.1 算法基本思想 | 第38-39页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第39-41页 |
| 3.4.3 算法测试与结果分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 改进粒子群算法及其对热连轧机负荷分配优化的研究 | 第44-48页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 目标函数和约束条件的建立 | 第44-46页 |
| 4.2.1 目标函数的建立 | 第44-45页 |
| 4.2.2 约束条件 | 第45-46页 |
| 4.3 基于改进粒子群算法的负荷分配优化步驟 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 仿真试验 | 第48-56页 |
| 5.1 试验准备 | 第48-49页 |
| 5.2 试验结果及分析 | 第49-53页 |
| 5.3 优化应用 | 第53-54页 |
| 5.4 试验结论 | 第54-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66页 |