| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·冷轧及轧机辊缝模型的研究现状 | 第10-11页 |
| ·冷轧板形理论及其影响因素 | 第11-15页 |
| ·板形的基本定义 | 第11-14页 |
| ·板形的研究概况 | 第14-15页 |
| ·冷轧过程中辊缝间摩擦状况的研究现状 | 第15-16页 |
| ·课题研究内容及整体结构 | 第16-18页 |
| ·课题研究内容 | 第16页 |
| ·论文的整体结构 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 针对冷轧过程的辊缝模型研究 | 第19-37页 |
| ·影响冷轧过程中辊缝状况的关键因素 | 第19-21页 |
| ·冷轧过程中辊缝计算方法的分析与研究 | 第21-28页 |
| ·板凸度的理论研究 | 第21页 |
| ·轧辊弹性变形理论及其计算方法概述 | 第21-23页 |
| ·轧件的有限元刚塑性变形分析 | 第23-28页 |
| ·建立针对冷轧过程中辊缝状态的数学模型 | 第28-36页 |
| ·选择较好的计算方法 | 第28-29页 |
| ·影响函数法的概念 | 第29页 |
| ·影响函数法各矩阵的计算 | 第29-32页 |
| ·四辊轧机辊系弹性变形量的计算 | 第32-33页 |
| ·轧辊间初始压力分布与轧辊中心初始压扁量的确定 | 第33-34页 |
| ·冷轧过程中辊缝形状的计算 | 第34-36页 |
| ·基于辊缝数学模型的计算实例 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 冷轧过程中辊缝摩擦特性的分析及传统摩擦模型的选取 | 第37-46页 |
| ·轧制过程中摩擦的特点 | 第37-38页 |
| ·轧制过程中摩擦的影响 | 第38-39页 |
| ·辊缝间摩擦对轧制力的影响 | 第39-40页 |
| ·对传统摩擦模型的选取 | 第40-43页 |
| ·典型摩擦系数计算模型分析 | 第40-42页 |
| ·传统轧制压力回归模型法 | 第42-43页 |
| ·基于摩擦模型分析关键因素对摩擦状况的影响 | 第43-45页 |
| ·轧制速度对摩擦状况的影响 | 第43页 |
| ·相对压下量对摩擦状况的影响 | 第43-44页 |
| ·乳化液浓度对摩擦状况的影响 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于神经网络的辊缝间摩擦状况的计算与分析 | 第46-58页 |
| ·神经网络技术的概述与应用 | 第46-49页 |
| ·神经网络技术的基本概念 | 第46-48页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第48页 |
| ·神经网络技术在轧制过程中的应用 | 第48-49页 |
| ·采用BP神经网络方法预报摩擦系数 | 第49-53页 |
| ·BP神经网络的基本概念 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络的算法 | 第50-52页 |
| ·BP神经网络的计算流程 | 第52页 |
| ·BP神经网络的优化 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络摩擦模型的设计 | 第53-57页 |
| ·BP神经网络摩擦模型的输入输出变量选择 | 第53-54页 |
| ·BP神经网络摩擦模型的网络结构确认 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 BP神经网络摩擦模型应用实例 | 第58-67页 |
| ·开发工具MATLAB介绍 | 第58-59页 |
| ·现场数据的采集与处理 | 第59-60页 |
| ·网络训练与计算结果 | 第60-64页 |
| ·与传统方法计算结果的对比 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 | 第73页 |