| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·板形控制技术国内外发展概况 | 第13页 |
| ·板形控制理论新进展分析 | 第13-18页 |
| ·在实验基础上提出动态遗传理论 | 第13-14页 |
| ·轧辊弹性变形的板形理论 | 第14页 |
| ·轧件与轧辊统一的板形理论(简称新板形理论) | 第14-15页 |
| ·动态负荷分配方法与策略分析 | 第15页 |
| ·板形控制技术的发展趋势 | 第15-18页 |
| ·板形控制的基本原理 | 第18-20页 |
| ·带钢平直条件 | 第18-19页 |
| ·精轧板凸度条件分析 | 第19-20页 |
| ·本文选题的背景和意义 | 第20-21页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·本文章节内容安排 | 第22-23页 |
| 第二章 板形控制系统的模型控制策略及试验研究 | 第23-47页 |
| ·平直度控制模型策略及分析推导 | 第23-29页 |
| ·平直度基本控制模型推导及分析 | 第23-25页 |
| ·平直度控制过程及原理分析 | 第25-26页 |
| ·平直度自动控制系统(ASC) | 第26-27页 |
| ·热连轧生产中的板形控制参数设定 | 第27-29页 |
| ·凸度前馈控制模型策略及影响分析 | 第29-31页 |
| ·凸度前馈控制的基础模型 | 第29-30页 |
| ·凸度前馈控制模型结构 | 第30-31页 |
| ·平直度反馈控制模型策略及影响分析 | 第31-33页 |
| ·平直度反馈控制 | 第31-32页 |
| ·反馈控制模型 | 第32-33页 |
| ·板凸度控制策略及模型计算分析 | 第33-37页 |
| ·目标凸度的牛顿迭代法计算模型 | 第33-35页 |
| ·负荷分布对出口带钢凸度影响的模型计算 | 第35-36页 |
| ·收敛条件 | 第36-37页 |
| ·影响凸度变化的模型参数设定分析及实验研究 | 第37-46页 |
| ·精轧机组工作辊热凸度（ΔD）变化分析 | 第37-42页 |
| ·F1-F6 轧辊热凸度随轧制带钢卷数的变化 | 第42-43页 |
| ·精轧轧辊辊形配置对带钢板凸度的影响 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 板形控制中弯辊、窜辊模型系统分析及仿真试验 | 第47-90页 |
| ·板形控制中二级模型控制系统及结构 | 第47-51页 |
| ·计算机控制系统结构 | 第47-48页 |
| ·热轧自动化控制系统分级控制 | 第48-49页 |
| ·控制功能模块结构 | 第49页 |
| ·二级模型控制的系统环境 | 第49-51页 |
| ·MATLAB 语言及BP 神经网络的应用 | 第51-52页 |
| ·MATLAB 语言的发展及应用 | 第51页 |
| ·神经网络原理及BP 网络模型 | 第51-52页 |
| ·人工神经网络的弯辊力模型预报仿真试验 | 第52-69页 |
| ·弯辊工艺模型控制策略 | 第52-57页 |
| ·窜辊工艺模型控制策略 | 第57-59页 |
| ·人工神经网络的弯辊力模型预报仿真试验过程 | 第59-69页 |
| ·人工神经网络轧制力预报模型仿真 | 第69-89页 |
| ·轧制过程中的基本模型 | 第70-72页 |
| ·轧制过程中力能参数的模型计算 | 第72-78页 |
| ·人工神经网络的轧制力模型预报仿真试验过程 | 第78-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第四章 CVC 辊型对板形控制的有效分析及磨损试验 | 第90-111页 |
| ·CVC 轧机工作原理 | 第90-91页 |
| ·轧机机座的弹性变形理论及数学模型分析 | 第91-97页 |
| ·机座弹性变形理论分析 | 第91-92页 |
| ·机座相关模型参数的设定 | 第92-97页 |
| ·用MATLAB 进行CVC 辊型曲线数学模型的拟合求解 | 第97-101页 |
| ·CVC 辊型建模 | 第97-98页 |
| ·数据计算 | 第98-100页 |
| ·新的CVC 辊型曲线在实际板形控制中的应用效果 | 第100-101页 |
| ·辊系磨损模型的分析 | 第101-107页 |
| ·磨损变形的机理 | 第101-102页 |
| ·磨损对热轧带钢板凸度的影响 | 第102-103页 |
| ·辊系的磨损计算模型 | 第103-106页 |
| ·在实际生产中轧辊磨损模型的计算及数据传输过程 | 第106-107页 |
| ·轧辊磨损试验研究 | 第107-110页 |
| ·磨损试验数据的采集及分析 | 第107-109页 |
| ·单位轧制力与磨损量间的相关分析 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第五章 生产中的自学习模型理论应用分析 | 第111-117页 |
| ·自学习模型概述 | 第111页 |
| ·自学习功能分析及模块组成的结构关系 | 第111-112页 |
| ·自学习功能 | 第111-112页 |
| ·自学习模块的组成和模块之间的关系见图5.1 | 第112页 |
| ·热轧生产中自学习参数相关的数学模型 | 第112-116页 |
| ·再计算的数学模型 | 第112页 |
| ·辊缝凸度短期适应值的计算模型 | 第112-113页 |
| ·辊缝凸度的长期自学习值的计算模型 | 第113页 |
| ·平直度适应值的计算模型 | 第113-114页 |
| ·弯辊力适应值的计算模型 | 第114-115页 |
| ·轧制力模型的自学习学习 | 第115-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第六章 板形控制中轧制规程的优化设计及实践应用 | 第117-140页 |
| ·热连轧轧制规程优化概述 | 第117页 |
| ·热连轧带钢负荷分配策略探讨 | 第117-119页 |
| ·经验分配法 | 第117-118页 |
| ·负荷成比例分配法 | 第118-119页 |
| ·轧制规程模型设定分析 | 第119-125页 |
| ·粗轧与精轧的宽度、厚度控制模型设定策略 | 第119-121页 |
| ·速度控制的模型设定分析 | 第121页 |
| ·轧制时间的模型计算分析 | 第121-123页 |
| ·温度变化过程及模型计算分析 | 第123-125页 |
| ·热连轧板形控制中最佳轧制规程的设计及实例求解 | 第125-139页 |
| ·最佳板形轧制规程设计及动态规划策略分析 | 第125页 |
| ·离散线性系统的状态方程及性能指标 | 第125-126页 |
| ·离散线性系数的最优控制决策及最优性能指标 | 第126页 |
| ·闭环最优控制的状态方程和算法 | 第126-129页 |
| ·热轧厂板形控制轧制规程动态规划求解实例 | 第129-139页 |
| ·本章小结 | 第139-140页 |
| 结论 | 第140-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 参考文献 | 第143-153页 |
| 在学研究成果 | 第153-155页 |
| 附录 | 第155-175页 |
