| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 无缝钢管生产概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 无缝钢管生产工序 | 第12-13页 |
| 1.2.2 无缝钢管斜轧穿孔介绍 | 第13-14页 |
| 1.3 间歇过程特点及其建模方法 | 第14-17页 |
| 1.3.1 间歇过程特点 | 第14-15页 |
| 1.3.2 间歇过程数据特征 | 第15-16页 |
| 1.3.3 间歇过程多时段特性 | 第16-17页 |
| 1.3.4 间歇过程建模方法 | 第17页 |
| 1.4 斜轧穿孔能耗国内外研究现状及需解决的问题 | 第17-18页 |
| 1.5 论文研究思路和内容安排 | 第18-21页 |
| 1.5.1 论文研究思路 | 第18-19页 |
| 1.5.2 论文内容安排 | 第19-21页 |
| 第2章 无缝钢管穿孔能耗建模方法的理论基础 | 第21-33页 |
| 2.1 偏最小二乘法 | 第21-26页 |
| 2.1.1 PLS基本原理 | 第22页 |
| 2.1.2 PLS算法描述 | 第22-24页 |
| 2.1.3 PLS潜变量确定 | 第24-26页 |
| 2.2 非线性PLS | 第26页 |
| 2.3 多向偏最小二乘 | 第26-31页 |
| 2.3.1 间歇过程数据预处理及标准化 | 第27-29页 |
| 2.3.2 MPLS基本原理 | 第29-31页 |
| 2.4 集成学习算法 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于集成学习算法的非线性MPLS方法的穿孔能耗建模 | 第33-53页 |
| 3.1 非线性PLS方法的提出 | 第33-34页 |
| 3.2 ELM-PLS算法 | 第34-37页 |
| 3.2.1 ELM算法 | 第34-36页 |
| 3.2.2 ELM-PLS建模方法 | 第36-37页 |
| 3.3 自适应阈值的AdaBoost.RT集成学习算法 | 第37-38页 |
| 3.4 自适应阈值的AdaBoost.RT非线性MPLS建模方法 | 第38-42页 |
| 3.4.1 数据前期处理 | 第38-42页 |
| 3.5 基于AdaBoost.RT非线性MPLS方法的穿孔能耗建模 | 第42-52页 |
| 3.5.1 穿孔时段划分 | 第42-43页 |
| 3.5.2 穿孔能耗建模变量的选择 | 第43-47页 |
| 3.5.3 无缝钢管斜轧穿孔能耗建模预报 | 第47-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 穿孔能耗模型在线更新方法 | 第53-67页 |
| 4.1 基于集成学习算法的非线性MPLS更新方法 | 第53-59页 |
| 4.1.1 OS-ELM算法 | 第53-56页 |
| 4.1.2 基于集成学习算法的非线性MPLS建模更新的步骤 | 第56-59页 |
| 4.2 斜轧穿孔能耗模型更新仿真 | 第59-66页 |
| 4.2.1 集成学习算法的非线性MPLS穿孔能耗模型更新 | 第60-62页 |
| 4.2.2 三种非线性方法穿孔能耗建模效果对比 | 第62-64页 |
| 4.2.3 集成学习算法的非线性MPLS更新方法与RPLS方法的对比 | 第64-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 建立无缝钢管穿孔过程的有限元模型 | 第67-75页 |
| 5.1 斜轧穿孔过程有限元模型建立 | 第67-73页 |
| 5.1.1 Deform软件介绍 | 第67-68页 |
| 5.1.2 二辊斜轧穿孔过程有限元模型建立 | 第68-73页 |
| 5.2 本章小结 | 第73-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 问题与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第85页 |
