| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 板形检测技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 板形控制技术发展概况 | 第12-13页 |
| 1.2.3 板形控制理论的发展概况 | 第13-15页 |
| 1.2.4 板形控制存在的问题 | 第15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 闭环控制方法对比研究 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 板形闭环控制方法分类 | 第16-18页 |
| 2.3 板形闭环控制方法对比研究 | 第18-24页 |
| 2.3.1 基于功效系数的顺序计算方式板形控制方法 | 第18页 |
| 2.3.2 基于模式识别的顺序计算方式板形控制方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于功效系数的并行计算方式板形控制方法 | 第19-21页 |
| 2.3.4 基于模式识别的并行计算方式板形控制方法 | 第21-24页 |
| 2.4 板形闭环控制方法的对比结果 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 机理-智能动态影响矩阵板形控制模型的建立 | 第26-58页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于机理方法的板形影响矩阵 | 第26-42页 |
| 3.2.1 基于模型耦合法的板形预报模型 | 第26-33页 |
| 3.2.2 基于机理方法影响矩阵的建立 | 第33-34页 |
| 3.2.3 影响系数特性分析 | 第34-42页 |
| 3.3 基于智能方法的板形影响矩阵 | 第42-54页 |
| 3.3.1 ELM基本理论 | 第42-45页 |
| 3.3.2 基于ELM神经网络的板形预报模型 | 第45-51页 |
| 3.3.3 ELM 预报模型预报结果及分析 | 第51-53页 |
| 3.3.4 基于 DE-ELM 动态影响矩阵的建立 | 第53-54页 |
| 3.4 机理-智能动态影响矩阵板形控制模型的建立 | 第54-56页 |
| 3.4.1 板形控制模型的建立 | 第54-56页 |
| 3.4.2 板形调控机构修正量的计算 | 第56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 机理-智能影响矩阵闭环控制模型仿真研究 | 第58-67页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 轧机和轧件基本情况 | 第58-59页 |
| 4.3 板形控制仿真结果 | 第59-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
