| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·冷轧带肋钢筋产品 | 第12-14页 |
| ·冷轧带肋钢筋产品及其特点 | 第12-14页 |
| ·冷轧带肋钢筋产品的规格与型号 | 第14页 |
| ·冷轧带肋钢筋的生产状况 | 第14-17页 |
| ·冷轧带肋钢筋生产现状和质量影响因素 | 第14-15页 |
| ·冷轧带肋钢筋产品国内外的应用前景与发展趋势 | 第15-17页 |
| ·冷轧带肋钢筋产品的应用现状和前景 | 第15-16页 |
| ·冷轧带肋钢筋产品的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·冷轧带肋钢筋工艺的现代优化方法及质量控制研究的意义 | 第17-18页 |
| ·冷轧带肋钢筋产品的优势 | 第17页 |
| ·冷轧带肋钢筋产品的效益 | 第17-18页 |
| ·轧制成形工艺研究的主要方法简介 | 第18-20页 |
| ·工艺实验法 | 第18页 |
| ·理论计算与分析方法 | 第18页 |
| ·数值模拟法 | 第18-19页 |
| ·优化设计方法 | 第19-20页 |
| ·本论文的研究方向和主要内容 | 第20-22页 |
| ·研究方向 | 第20-21页 |
| ·本论文的主要工作内容 | 第21-22页 |
| 第二章 轧制成形原理与冷轧带肋钢筋的工艺流程 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·轧制成形原理 | 第22-26页 |
| ·轧制时金属的流动 | 第22-23页 |
| ·轧制时的咬入条件 | 第23-24页 |
| ·轧制过程的建立 | 第24页 |
| ·轧制过程的滑动摩擦 | 第24-26页 |
| ·冷轧带肋钢筋的生产工艺过程分析 | 第26-34页 |
| ·产品生产工艺过程和典型工艺设备介绍 | 第26-28页 |
| ·生产工艺过程 | 第28-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 冷轧工艺参数优化 | 第35-52页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·冷轧工艺参数优化系统的组成和流程 | 第35-37页 |
| ·工艺参数优化系统的主要算法思想 | 第37页 |
| ·工艺参数优化系统的特点 | 第37-38页 |
| ·冷轧工艺最优化数学模型的建立 | 第38-45页 |
| ·数学模型建立的条件 | 第38-39页 |
| ·性能指标的确定 | 第39页 |
| ·多目标优化函数的确定 | 第39-42页 |
| ·多目标函数的统一化 | 第39-41页 |
| ·最优检验准则 | 第41-42页 |
| ·设计变量的选取 | 第42-45页 |
| ·原材料的性能 | 第43-44页 |
| ·轧制减径量 | 第44页 |
| ·拉拔线速度 | 第44页 |
| ·消除应力时滚轮起伏量和间距 | 第44-45页 |
| ·约束条件的确定 | 第45页 |
| ·正交实验设计 | 第45-50页 |
| ·正交实验设计的概念 | 第45-46页 |
| ·正交实验设计的原理 | 第46-47页 |
| ·正交表 | 第47-48页 |
| ·正交实验设计特点 | 第48-49页 |
| ·正交实验设计分析与评价 | 第49-50页 |
| ·工艺参数优化系统的实现 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于人工神经网络的建模和仿真预测 | 第52-73页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第52-57页 |
| ·人工神经网络概述 | 第52-53页 |
| ·人工神经网络原理 | 第53-56页 |
| ·人工神经网络特点 | 第56-57页 |
| ·即网络及其改进 | 第57-63页 |
| ·BP网络模型 | 第57页 |
| ·标准 BP算法 | 第57-59页 |
| ·标准 BP网络的局限性 | 第59-60页 |
| ·BP网络的改进 | 第60-63页 |
| ·隐层节点数的选取 | 第60页 |
| ·初始权值的选择 | 第60-61页 |
| ·输入输出数据的预处理 | 第61页 |
| ·训练样本的添加法 | 第61-62页 |
| ·权值、阈值的调整法 | 第62页 |
| ·学习率的调整法 | 第62-63页 |
| ·实例对比 | 第63页 |
| ·冷轧工艺优化的建模和仿真预测子系统 | 第63-68页 |
| ·建模和仿真预测子系统流程 | 第63-64页 |
| ·软件实现 | 第64-68页 |
| ·软件开发工具选择 | 第64-66页 |
| ·软件结构设计 | 第66-67页 |
| ·界面介绍 | 第67-68页 |
| ·在冷轧中的实际应用 | 第68-72页 |
| ·实验样本的获得 | 第68-69页 |
| ·关系模型建立 | 第69-70页 |
| ·关系模型仿真 | 第70-71页 |
| ·产品性能预测 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 基于模拟退火—改进遗传算法的优化 | 第73-97页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·模拟退火算法 | 第73-76页 |
| ·概述 | 第73-74页 |
| ·基本原理 | 第74页 |
| ·基本步骤 | 第74-76页 |
| ·基本特点和缺陷 | 第76页 |
| ·遗传算法及其改进 | 第76-88页 |
| ·标准遗传算法基本知识 | 第76-82页 |
| ·概述 | 第76-77页 |
| ·基本原理和操作 | 第77-80页 |
| ·基本步骤 | 第80页 |
| ·模式定理和隐含并行性 | 第80-81页 |
| ·基本特点和缺陷 | 第81-82页 |
| ·遗传算法参数与操作的设计 | 第82-85页 |
| ·遗传算法的改进 | 第85-88页 |
| ·改进方法 | 第85-86页 |
| ·算法流程 | 第86-87页 |
| ·特点 | 第87-88页 |
| ·高效综合的模拟退火—改进遗传算法 | 第88-90页 |
| ·工作原理和流程 | 第88页 |
| ·算法特点 | 第88-89页 |
| ·对比实例 | 第89-90页 |
| ·冷轧工艺优化的优化子系统 | 第90-93页 |
| ·优化子系统流程 | 第90-91页 |
| ·软件实现 | 第91-93页 |
| ·软件结构设计 | 第91-92页 |
| ·界面介绍 | 第92-93页 |
| ·在冷轧中的实际应用 | 第93-96页 |
| ·双目标函数的统一化 | 第93-94页 |
| ·工艺参数优化 | 第94-95页 |
| ·优化后处理 | 第95-96页 |
| ·统一目标函数的分化 | 第95-96页 |
| ·最优检验准则分析和实验验证 | 第96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 冷轧带肋钢筋产品质量控制 | 第97-122页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·质量控制与质量特性 | 第97-104页 |
| ·质量控制的背景和意义 | 第97-98页 |
| ·质量控制的必要性 | 第98页 |
| ·质量特性 | 第98-99页 |
| ·如何保证产品的质量 | 第99-104页 |
| ·制定产品质量的方针和目标 | 第99-100页 |
| ·质量控制工程 | 第100-101页 |
| ·制订质量计划 | 第101-102页 |
| ·质量控制的组织 | 第102-103页 |
| ·质量教育 | 第103页 |
| ·质量的代价和经济性 | 第103-104页 |
| ·冷轧带肋钢筋的质量问题及产生原因 | 第104-107页 |
| ·产品质量概况 | 第104页 |
| ·原材料方面原因 | 第104-105页 |
| ·生产工艺方面原因 | 第105-106页 |
| ·设备方面原因 | 第106页 |
| ·管理方面原因 | 第106-107页 |
| ·产品质量控制 | 第107-120页 |
| ·原材料方面 | 第107-109页 |
| ·生产工艺和设备方面 | 第109-112页 |
| ·工艺流程 | 第109-110页 |
| ·工艺设备 | 第110-112页 |
| ·企业管理方面 | 第112-116页 |
| ·企业质量管理体系概述 | 第112页 |
| ·企业质量管理体系的建立和实施 | 第112-114页 |
| ·质量管理体系方法的步骤 | 第114-115页 |
| ·质量管理体系对企业生存和发展的意义 | 第115-116页 |
| ·产品检测方面 | 第116-120页 |
| ·改进方案 | 第120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第122-124页 |
| ·全文总结 | 第122页 |
| ·展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 附录 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目 | 第133-134页 |
| 专利证书 | 第134-135页 |
| 证明材料 | 第135页 |