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无缝钢管穿孔生产过程的监测与质量预报

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景和意义第11页
    1.2 钢管的研究现状第11-15页
        1.2.1 钢管的发展历程第11-12页
        1.2.2 无缝钢管研究现状第12-14页
        1.2.3 斜轧穿孔过程研究现状第14-15页
    1.3 无缝钢管的生产工序第15-17页
        1.3.1 无缝钢管生产的整体流程第15-16页
        1.3.2 穿孔过程变形分析第16-17页
    1.4 斜轧穿孔过程需要解决的问题第17-18页
    1.5 论文研究思路和内容安排第18-21页
第2章 穿孔生产过程的故障监测与诊断第21-43页
    2.1 主元分析第21-26页
        2.1.1 数据标准化第21-22页
        2.1.2 主元分析的基本原理第22-23页
        2.1.3 主元分析的过程监测第23-25页
        2.1.4 主元分析的故障诊断第25-26页
    2.2 多向主元分析模型第26-27页
    2.3 遗传算法第27-31页
        2.3.1 遗传算法背景第27-28页
        2.3.2 遗传算法的原理第28-31页
    2.4 多时段MPCA模型第31-33页
        2.4.1 时段划分的方法第31-32页
        2.4.2 多时段MPCA模型第32-33页
    2.5 穿孔过程的多时段MPCA模型第33-37页
        2.5.1 变量的选取第33-34页
        2.5.2 采集数据及处理第34页
        2.5.3 传统MPCA监测模型第34-35页
        2.5.4 多时段MPCA监测模型第35-37页
    2.6 穿孔过程的故障诊断第37-41页
        2.6.1 穿孔过程上辊转速故障诊断第37-39页
        2.6.2 穿孔过程右导盘电流故障诊断第39-41页
    2.7 本章小结第41-43页
第3章 基于ELM算法的毛管质量预报第43-57页
    3.1 ELM算法介绍第43-46页
        3.1.1 SLFNs简介第44-45页
        3.1.2 ELM算法原理第45页
        3.1.3 激活函数介绍第45-46页
    3.2 集成ELM算法原理第46-47页
    3.3 集成ELM算法的参数选择第47-49页
        3.3.1 数据采集第47页
        3.3.2 ELM算法参数的选择第47-49页
    3.4 基于集成ELM算法的质量预报第49-55页
        3.4.1 单个ELM网络预报第49-51页
        3.4.2 集成ELM网络预报第51-55页
    3.5 本章小结第55-57页
第4章 建立穿孔过程的有限元模型第57-67页
    4.1 有限元方法简介第57-59页
        4.1.1 有限元方法及软件介绍第57-58页
        4.1.2 ANSYS/LS-DYNA软件介绍第58-59页
        4.1.3 钢塑性材料的基本假设第59页
    4.2 穿孔过程有限元模型的建立第59-66页
        4.2.1 工艺参数确立第60-61页
        4.2.2 初始条件和边界条件第61-62页
        4.2.3 建立穿孔模型第62-64页
        4.2.4 有限元模型求解第64-65页
        4.2.5 有限元模型后处理第65-66页
    4.3 本章小结第66-67页
第5章 总结与展望第67-69页
    5.1 工作总结第67-68页
    5.2 展望第68-69页
参考文献第69-75页
致谢第75-77页
攻读硕士期间所做工作和科研成果第77页

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