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热轧带钢平整机轧制力与板形控制的研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 平整机简介第10-12页
    1.2 平整作用第12页
    1.3 轧制力预报模型及板形控制方法的研究现状第12-14页
        1.3.1 轧制力预报模型的研究现状第12-13页
        1.3.2 板形控制方法的研究现状第13-14页
    1.4 课题来源、意义及研究内容第14-16页
        1.4.1 课题来源第14页
        1.4.2 课题意义第14-15页
        1.4.3 本文的主要研究内容第15-16页
第2章 轧制力及其数学模型的研究第16-23页
    2.1 轧制压力模型概述第16-19页
        2.1.1 轧制压力数学模型的发展第16页
        2.1.2 轧制压力模型在轧制过程中的作用第16-17页
        2.1.3 轧制压力模型第17-18页
        2.1.4 建立轧制力数学模型的一般步骤第18-19页
    2.2 轧制概念及其计算方法第19-20页
        2.2.1 轧制力概念及概念公式第19-20页
        2.2.2 轧制力理论计算公式第20页
    2.3 某钢厂连轧机组轧制力模型计算第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 基于神经网络轧制力的预报第23-32页
    3.1 BP神经网络第23-27页
        3.1.1 概述第23页
        3.1.2 BP神经网络结构第23-24页
        3.1.3 BP算法第24-25页
        3.1.4 BP算法流程第25-27页
    3.2 BP神经网络在轧制力预测方面的优缺点第27-28页
        3.2.1 BP神经网络优点第27页
        3.2.2 BP神经网络的缺点第27-28页
    3.3 BP神经网络轧制力的预报第28-31页
        3.3.1 样本数据集的选取第28页
        3.3.2 BP神经网络的训练第28-29页
        3.3.3 BP神经网络轧制力预报结果第29-30页
        3.3.4 BP神经网络的优化方向第30-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第4章 灰色神经网络轧制力组合模型第32-44页
    4.1 灰色系统理论第32-35页
        4.1.1 灰色系统概述第32页
        4.1.2 灰色系统的基本概念第32页
        4.1.3 灰色轧制力预报模型第32-34页
        4.1.4 轧制力组合预报相对单项预报的优势第34页
        4.1.5 灰色预测和神经网络预测的优势互补第34-35页
    4.2 灰色神经网络的建模方法第35-37页
        4.2.1 串联型灰色神经网络第35页
        4.2.2 并联型灰色神经网络第35-36页
        4.2.3 嵌入型灰色神经网络第36页
        4.2.4 混合型灰色神经网络第36-37页
    4.3 灰色理论和BP神经网络对轧制力的组合预测第37-42页
        4.3.1 灰色神经网络模型建立第37-39页
        4.3.2 灰色神经网络轧制力预报模型流程第39-40页
        4.3.3 轧制力预测相对误差分析第40-41页
        4.3.4 实验数据误差带分析第41-42页
    4.4 本章小结第42-44页
第5章 轧制力设定对板形的影响第44-53页
    5.1 板形的基本概念第44-48页
        5.1.1 板带平直度第44-46页
        5.1.2 板凸度第46-47页
        5.1.3 板形缺陷第47-48页
    5.2 消除板形缺陷的延伸率的研究第48-51页
        5.2.1 延伸率自动控制系统第48-50页
        5.2.2 消除板形缺陷的研究第50-51页
    5.3 轧制力与延伸率的关系第51-52页
    5.4 轧制力设定与延伸率的自动控制第52页
    5.5 本章小结第52-53页
总结与展望第53-55页
    1、本文工作总结第53-54页
    2、工作展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-59页
作者简介第59页
攻读硕士学位期间发表的论文第59-60页

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