| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 转炉炼钢中物理化学反应的基本特点 | 第10-11页 |
| 1.3 转炉炼钢中的供氧制度、终点控制和造渣制度 | 第11-19页 |
| 1.3.1 供氧制度 | 第11-17页 |
| 1.3.2 温度制度 | 第17-18页 |
| 1.3.3 造渣制度 | 第18-19页 |
| 1.4 转炉供氧量模型的发展现状 | 第19-21页 |
| 1.4.1 人工经验控制 | 第20页 |
| 1.4.2 静态控制 | 第20-21页 |
| 1.5 本文主要研究内容和所做工作 | 第21-23页 |
| 第二章 转炉吹炼时间和耗氧量的冶金计算模型 | 第23-31页 |
| 2.1 转炉冶炼吹炼时间的数学模型 | 第23-28页 |
| 2.1.1 熔池中实际脱碳速度 | 第23-24页 |
| 2.1.2 碳氧反应速度曲线 | 第24-26页 |
| 2.1.3 碳氧反应过程吹炼终点时间和脱碳速度的数学模型 | 第26-28页 |
| 2.2 转炉耗氧量预算的冶金计算模型 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 影响转炉耗氧量的因素研究 | 第31-44页 |
| 3.1 转炉装入料的重量和成分对耗氧量的影响 | 第31-32页 |
| 3.2 氧气脱碳效率对耗氧量的影响 | 第32-36页 |
| 3.2.1 碳氧化过程的热力学条件 | 第33-34页 |
| 3.2.2 碳氧反应限制性环节的确定 | 第34-36页 |
| 3.3 供氧强度和氧压对转炉耗氧量的影响 | 第36-37页 |
| 3.3.1 供氧强度对耗氧量的影响 | 第36页 |
| 3.3.2 氧压对耗氧量的影响 | 第36-37页 |
| 3.4 枪位对转炉耗氧量的影响 | 第37-42页 |
| 3.5 造渣量对转炉耗氧量的影响 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于MATLAB神经网络的转炉供氧量预算模型 | 第44-55页 |
| 4.1 神经网络控制技术概述 | 第44-47页 |
| 4.1.1 神经网络结构 | 第44-45页 |
| 4.1.2 BP神经网络算法 | 第45-47页 |
| 4.2 基于MATLAB的神经网络算法实现 | 第47-48页 |
| 4.2.1 MATLAB软件简介 | 第47-48页 |
| 4.2.2 MATLAB中BP神经网络模型 | 第48页 |
| 4.3 转炉供氧量预算模型的建立 | 第48-52页 |
| 4.3.1 模型输入层节点数的确定 | 第48-49页 |
| 4.3.2 模型结构及隐含层神经元数的确定 | 第49-50页 |
| 4.3.3 转炉吹炼耗氧量模型的建立 | 第50-51页 |
| 4.3.4 模型的学习训练 | 第51-52页 |
| 4.4 转炉供氧量预算模型的实现与测试 | 第52-54页 |
| 4.4.1 现场试验 | 第52页 |
| 4.4.2 试验结果分析 | 第52-53页 |
| 4.4.3 供氧量冶金计算模型与BP神经网络模型结果对比分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 在校研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
