承钢100t转炉半钢炼钢静态控制--基于神经网络的终点预报模型
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 文献综述 | 第9-21页 |
| ·转炉冶炼静态预报控制模型 | 第9-12页 |
| ·静态控制模型概述 | 第9页 |
| ·静态控制模型分类 | 第9-12页 |
| ·转炉冶炼动态预报控制模型 | 第12-13页 |
| ·转炉冶炼智能全自动预报模型 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络的控制 | 第14-21页 |
| ·人工神经网络概述 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络的网络类型 | 第15页 |
| ·人工神经网络在冶金中的应用 | 第15-17页 |
| ·BP 神经网络 | 第17-21页 |
| 第2章 半钢炼钢 | 第21-35页 |
| ·半钢炼钢 | 第21-23页 |
| ·半钢炼钢概述 | 第21-22页 |
| ·半钢钢水特点 | 第22-23页 |
| ·半钢炼钢炼钢过程存在的问题 | 第23页 |
| ·半钢炼钢常用原料 | 第23-26页 |
| ·半钢炼钢的物料平衡和热平衡 | 第26-28页 |
| ·半钢炼钢冶炼过程 | 第28-29页 |
| ·半钢炼钢反应机理 | 第29-30页 |
| ·半钢炼钢工艺制度特点 | 第30-32页 |
| ·供氧制度特点 | 第31页 |
| ·造渣制度特点 | 第31-32页 |
| ·终点控制技术 | 第32-35页 |
| 第3章 转炉半钢冶炼终点控制影响因素分析 | 第35-42页 |
| ·转炉冶炼过程熔池温度的变化和碳含量的变化 | 第35-36页 |
| ·影响终点温度和终点碳含量因素分析 | 第36-42页 |
| ·影响终点温度的因素分析 | 第36-37页 |
| ·影响终点碳含量的因素分析 | 第37-42页 |
| 第4章 预报模型的建立 | 第42-51页 |
| ·预报模型的确定 | 第42-48页 |
| ·模型层数的确定 | 第42页 |
| ·传递函数的确定 | 第42-44页 |
| ·输入层参数的确定 | 第44-45页 |
| ·中间隐含层节点的确定 | 第45-47页 |
| ·输出层参数的确定 | 第47页 |
| ·初始加权值选取与重置 | 第47-48页 |
| ·冶炼终点预报模型的建立 | 第48-51页 |
| ·模型数据处理 | 第48页 |
| ·数据的归一化与反归一化 | 第48-49页 |
| ·动量因子和学习速率 | 第49-51页 |
| 第5章 终点预报模型功能的实现 | 第51-60页 |
| ·模型的结构和功能 | 第51-56页 |
| ·模型介绍 | 第51-52页 |
| ·模型功能 | 第52-56页 |
| ·系统的应用效果 | 第56-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 导师简介 | 第65-66页 |
| 作者简介及在学成果 | 第66-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
