基于智能算法的带钢轧制过程负荷分配技术的研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-15页 |
| ·带钢热连轧生产线简介 | 第8-10页 |
| ·轧机负荷分配研究现状 | 第10-12页 |
| ·优化方法在轧机负荷分配中的研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 热连轧精轧数学模型基础 | 第16-31页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·热连轧精轧机组主要数学模型 | 第16-23页 |
| ·经验负荷分配(厚度分配)模型 | 第16-18页 |
| ·轧制力模型及其理论基础 | 第18-19页 |
| ·精轧机组温降模型 | 第19-21页 |
| ·板形理论及其模型 | 第21-22页 |
| ·速度模型 | 第22-23页 |
| ·序列二次规划法原理 | 第23-26页 |
| ·牛顿法 | 第23-24页 |
| ·拟牛顿法 | 第24页 |
| ·序列二次规划法的求解原理和算法流程 | 第24-26页 |
| ·遗传算法原理 | 第26-30页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的优缺点及改进方向 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于SQP算法的混合遗传算法 | 第31-47页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·混合遗传算法的设计原理 | 第31-32页 |
| ·遗传算法模块设计与改进 | 第32-35页 |
| ·自适应技术 | 第32-33页 |
| ·选择算子 | 第33-34页 |
| ·交叉算子 | 第34页 |
| ·变异算子 | 第34-35页 |
| ·基于SQP算法的混合遗传算法实现与流程 | 第35-37页 |
| ·混合遗传算法的收敛性简要分析 | 第37页 |
| ·混合遗传算法的验证 | 第37-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于混合遗传算法的轧机负荷分配优化 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·负荷分配目标函数和约束条件的建立 | 第47-49页 |
| ·目标函数的建立 | 第47-48页 |
| ·约束条件 | 第48-49页 |
| ·基于混合遗传算法的负荷分配优化步骤 | 第49-50页 |
| ·仿真试验 | 第50-58页 |
| ·试验准备 | 第50-51页 |
| ·试验结果 | 第51-53页 |
| ·试验结果分析 | 第53-57页 |
| ·试验结论 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
