| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·板凸度和板形的自动控制概述 | 第9-17页 |
| ·板凸度和板形的控制方式 | 第9-12页 |
| ·板凸度仪的应用 | 第12-16页 |
| ·板凸度和板形控制系统的发展 | 第16-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第17-18页 |
| ·本文研究的目的及内容 | 第18-20页 |
| 第2章 板凸度控制理论 | 第20-33页 |
| ·辊系变形的影响函数法 | 第20-27页 |
| ·四辊轧机辊系的单元离散化 | 第21-23页 |
| ·影响函数 | 第23-25页 |
| ·辊系变形的协调方程 | 第25-27页 |
| ·板凸度的闭环控制系统及控制策略 | 第27-32页 |
| ·板凸度闭环控制系统 | 第27-28页 |
| ·板凸度闭环控制策略 | 第28-31页 |
| ·弯辊力对板凸度的传递系数 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于BP 神经网络弯辊力对板凸度传递系数的研究 | 第33-50页 |
| ·神经网络概述 | 第33-34页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第34-39页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第34-35页 |
| ·BP 学习算法 | 第35-39页 |
| ·板凸度BP 神经网络的结构设计 | 第39-44页 |
| ·输入层、输出层的设计 | 第39-43页 |
| ·隐层的设计 | 第43-44页 |
| ·BP 神经网络中注意的问题 | 第44-45页 |
| ·BP 神经网络模型精度验证 | 第45-49页 |
| ·BP 网络的训练 | 第45-48页 |
| ·训练后网络的测试结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 板凸度闭环控制模型的研究 | 第50-63页 |
| ·板凸度闭环控制模型的建立 | 第50-51页 |
| ·基于BP 神经网络的凸度闭环控制模型离线训练 | 第51-53页 |
| ·基于BP 神经网络的凸度闭环控制模型在线修正 | 第53-55页 |
| ·板凸度闭环反馈控制系统在带钢热连轧中的应用 | 第55-62页 |
| ·控制流程 | 第56-58页 |
| ·应用实践 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |