| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-34页 |
| ·双辊铸轧薄带钢的工艺简介 | 第14-15页 |
| ·双辊铸轧薄带钢的发展概况 | 第15-20页 |
| ·国外双辊铸轧薄带钢的发展状况 | 第15-17页 |
| ·国内双辊铸轧薄带钢的发展状况 | 第17-19页 |
| ·双辊铸轧薄带钢工艺存在的问题 | 第19-20页 |
| ·双辊铸轧监测系统现状 | 第20-22页 |
| ·工艺参数检测仪表 | 第20-21页 |
| ·自动检测和数据采集、监测技术的发展 | 第21-22页 |
| ·双辊铸轧过程控制模型的发展现状 | 第22-23页 |
| ·双辊铸轧控制策略的发展现状 | 第23-27页 |
| ·熔池液位控制策略 | 第23-26页 |
| ·基于PID的液位控制策略 | 第23-24页 |
| ·基于零极点配置的液位控制策略 | 第24-25页 |
| ·智能化液位控制策略 | 第25-26页 |
| ·铸带厚度控制策略 | 第26-27页 |
| ·双辊铸轧过程的数值模拟 | 第27-30页 |
| ·工艺优化设计 | 第30-32页 |
| ·本研究的目的、意义和主要内容 | 第32-34页 |
| ·本研究的目的、意义 | 第32-33页 |
| ·本研究的主要内容 | 第33-34页 |
| 第2章 双辊铸轧机工艺参数监测系统 | 第34-56页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·双辊铸轧薄带钢系统的构成、技术参数及其参数信号特点 | 第34-36页 |
| ·双辊铸轧薄带钢过程监测系统设计方案 | 第36-40页 |
| ·监测量及测量方案 | 第36-37页 |
| ·液位高度检测 | 第36页 |
| ·温度检测 | 第36-37页 |
| ·监测系统的结构 | 第37-38页 |
| ·监测系统的硬件构成 | 第38-39页 |
| ·监测系统的软件选择 | 第39页 |
| ·系统抗干扰措施 | 第39-40页 |
| ·硬件抗干扰措施 | 第40页 |
| ·软件抗干扰措施 | 第40页 |
| ·双辊铸轧薄带钢监测系统功能 | 第40-50页 |
| ·通讯模块 | 第40-41页 |
| ·参数显示及状态显示模块 | 第41-42页 |
| ·数据采集及分析模块 | 第42-48页 |
| ·标度变换与校准 | 第42-43页 |
| ·采样频率 | 第43页 |
| ·数字校零 | 第43-44页 |
| ·数据处理 | 第44-46页 |
| ·自相关性分析 | 第46-47页 |
| ·互相关性分析 | 第47-48页 |
| ·线性回归模型的建立方法 | 第48页 |
| ·故障及报警显示 | 第48-49页 |
| ·数据库管理模块 | 第49-50页 |
| ·双辊铸轧不锈钢实验结果及分析 | 第50-55页 |
| ·铸轧工艺参数的影响分析 | 第51-55页 |
| ·浇注温度的影响 | 第51-53页 |
| ·铸轧速度的影响 | 第53页 |
| ·熔池液位高度的影响 | 第53-54页 |
| ·预设辊缝的影响 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第3章 双辊铸轧薄带钢熔池液位控制系统的研究 | 第56-78页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·熔池液位控制系统机理建模 | 第56-60页 |
| ·液压系统建模 | 第57-58页 |
| ·电液伺服阀模型 | 第57页 |
| ·液压缸模型 | 第57-58页 |
| ·塞棒流量模型 | 第58-59页 |
| ·静态流量特性 | 第58-59页 |
| ·动态流量特性 | 第59页 |
| ·熔池液位模型 | 第59-60页 |
| ·熔池液位控制器设计 | 第60-73页 |
| ·塞棒位置控制器设计 | 第61-62页 |
| ·熔池液位控制器设计 | 第62-73页 |
| ·知识库的设计 | 第63-66页 |
| ·模糊化策略 | 第66-67页 |
| ·规则库的设计 | 第67-69页 |
| ·模糊推理机制 | 第69-70页 |
| ·解模糊策略 | 第70-71页 |
| ·控制器的查询表 | 第71-73页 |
| ·仿真实验 | 第73-76页 |
| ·常规PID控制系统仿真 | 第73-74页 |
| ·模糊自适应PID控制系统仿真 | 第74-76页 |
| ·常规PID控制和模糊自适应PID控制动态效果比较 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第4章 双辊铸轧薄带钢过程的数值模拟 | 第78-104页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·双辊铸轧薄带钢过程流热耦合的基本假设与控制方程 | 第78-82页 |
| ·基本假设 | 第79页 |
| ·连续方程和动量方程 | 第79-80页 |
| ·能量方程 | 第80页 |
| ·湍流模型 | 第80-82页 |
| ·模拟过程中相关物理模型的选用 | 第82-84页 |
| ·固相率与温度的关系 | 第82页 |
| ·凝固潜热(内热源项Q_v)的处理 | 第82-83页 |
| ·有效粘度模型的处理 | 第83页 |
| ·近壁面处湍流问题的处理 | 第83-84页 |
| ·计算区域与网格划分 | 第84-85页 |
| ·边界条件的处理 | 第85-88页 |
| ·模拟条件 | 第88-89页 |
| ·工艺参数对熔池内流场和温度场的影响 | 第89-98页 |
| ·浇注温度对熔池内流场和温度场的影响 | 第89-93页 |
| ·铸轧速度对熔池内流场和温度场的影响 | 第93-96页 |
| ·熔池液位高度对熔池内流场和温度场的影响 | 第96-98页 |
| ·模拟结果实验验证 | 第98-99页 |
| ·数值模拟确定凝固终点位置 | 第99-102页 |
| ·凝固终点位置模型理论推导 | 第100-101页 |
| ·凝固终点位置控制策略 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 第5章 双辊铸轧薄带钢过程铸轧力计算模型的开发 | 第104-126页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·液相区和糊状区铸轧力建模 | 第104-109页 |
| ·基本假设 | 第105页 |
| ·速度场的建立 | 第105-106页 |
| ·速度边界条件 | 第106-107页 |
| ·单位压力分布解析式 | 第107页 |
| ·固相率模型 | 第107页 |
| ·粘度计算模型 | 第107-108页 |
| ·温度场分布回归模型 | 第108-109页 |
| ·铸轧力的计算 | 第109页 |
| ·固相区轧制力建模 | 第109-110页 |
| ·金属变形抗力 | 第110页 |
| ·应力状态的影响系数 | 第110页 |
| ·凝固终点位置建模 | 第110-111页 |
| ·铸轧力模型验证 | 第111-113页 |
| ·基于人工神经网络的凝固终点位置计算模型 | 第113-123页 |
| ·人工神经网络的引入 | 第113页 |
| ·人工神经网络训练算法的改进 | 第113-121页 |
| ·人工神经网络简介 | 第113-114页 |
| ·BP网络的缺陷 | 第114-115页 |
| ·基于贝叶斯理论的网络训练算法改进 | 第115-119页 |
| ·Levenberg—Marquardt网络训练方法 | 第119-120页 |
| ·人工神经网络训练流程 | 第120-121页 |
| ·人工神经网络模型的建立 | 第121-123页 |
| ·人工神经网络输入的确定 | 第121页 |
| ·网络结构选取 | 第121-122页 |
| ·模型计算精度 | 第122-123页 |
| ·铸轧力模型验证 | 第123-124页 |
| ·本章小结 | 第124-126页 |
| 第6章 双辊铸轧薄带钢过程工艺优化方法的研究 | 第126-140页 |
| ·引言 | 第126页 |
| ·双辊铸轧薄带钢工艺优化思路 | 第126-127页 |
| ·正向建模 | 第127页 |
| ·凝固终点位置影响因素分析 | 第127-129页 |
| ·优化算法选取 | 第129-133页 |
| ·粒子群优化算法的起源 | 第129-130页 |
| ·粒子群优化算法原理 | 第130-132页 |
| ·粒子群优化算法的优点 | 第132页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第132-133页 |
| ·工艺的反向优化设计 | 第133-138页 |
| ·优化设计流程 | 第133-134页 |
| ·算法优化效率的影响因素分析 | 第134-136页 |
| ·优化结果及实验室验证 | 第136-138页 |
| ·本章小结 | 第138-140页 |
| 第7章 结论 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-150页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第150-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 作者简介 | 第152页 |
