基于人工神经网络的转炉冶炼终点控制模型的优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 第一章 转炉冶炼控制模型发展概述 | 第11-19页 |
| ·传统的静态、动态转炉控制模型 | 第11-13页 |
| ·转炉静态控制模型 | 第11-12页 |
| ·转炉动态控制模型 | 第12-13页 |
| ·现代转炉控制模型 | 第13-17页 |
| ·检测技术 | 第13-14页 |
| ·模型研究 | 第14页 |
| ·吹炼过程的控制 | 第14-15页 |
| ·模型的自学习、自适应 | 第15-17页 |
| ·本课题的提出 | 第17-19页 |
| 第二章 预报模型的优化 | 第19-42页 |
| ·理论分析 | 第19-28页 |
| ·人工神经网络及其特征 | 第19-23页 |
| ·人工神经网络的两大类学习方法 | 第23-24页 |
| ·氧气顶吹转炉炼钢理论基础简述 | 第24-28页 |
| ·神经网络部分优化 | 第28-42页 |
| ·模型结构及参数 | 第28-33页 |
| ·模型结构的确定 | 第33-35页 |
| ·网络的学习 | 第35-39页 |
| ·操作指导 | 第39-40页 |
| ·模型与散状料自动加料系统的连接 | 第40-42页 |
| 第三章 氧枪进出水温差及枪位曲线的绘制 | 第42-46页 |
| ·枪位对吹炼过程的影响 | 第42-43页 |
| ·氧枪进出水温差与炉内温度的关系 | 第43页 |
| ·曲线的设计思想及绘制 | 第43-45页 |
| ·曲线绘制特点 | 第45-46页 |
| 第四章 模型功能的实现 | 第46-58页 |
| ·软件的功能和结构 | 第46-56页 |
| ·实例运行 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 在学研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
