| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·智能控制与神经网络发展现状及研究意义 | 第11-12页 |
| ·传统控制的局限和智能控制的发展 | 第11页 |
| ·人工神经网络技术的发展 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络技术的研究现状 | 第12页 |
| ·板形控制技术的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容和意义 | 第13-16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本文选题的意义 | 第14-16页 |
| 第2章 板形及有关板形的基本概念及其影响因素 | 第16-23页 |
| ·板形概念 | 第16-20页 |
| ·带钢翘曲的力学条件 | 第16页 |
| ·板形的定义及表现形式 | 第16-19页 |
| ·板形的表示方法 | 第19-20页 |
| ·板凸度定义及表示 | 第20页 |
| ·边部减薄量定义及表示 | 第20-21页 |
| ·影响板形的因素 | 第21-22页 |
| ·轧辊弹性挠曲影响 | 第21-22页 |
| ·工作辊与支承辊之间弹性压扁的影响 | 第22页 |
| ·轧辊热凸度的影响 | 第22页 |
| ·轧辊不均匀磨损的影响 | 第22页 |
| ·入口板形的影响 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 1450HC轧机有限元模型建立与分析 | 第23-52页 |
| ·有限元模型的建立 | 第23-28页 |
| ·1450HC轧机模型的选取 | 第23-24页 |
| ·1450HC轧机辊系有限元模型的确定 | 第24-28页 |
| ·有限元板凸度结果分析 | 第28-35页 |
| ·不同轧件参数对轧后板凸度的影响 | 第29-31页 |
| ·不同工艺参数对轧后板凸度的影响 | 第31-33页 |
| ·不同轧机参数对轧后板凸度的影响 | 第33-35页 |
| ·有限元边部减薄量结果分析 | 第35-41页 |
| ·不同轧件参数对边部减薄量的影响 | 第36-37页 |
| ·不同工艺参数对边部减薄量的影响 | 第37-40页 |
| ·不同轧机参数对边部减薄量的影响 | 第40-41页 |
| ·轧后带钢张力分布结果分析 | 第41-48页 |
| ·不同轧件参数对轧后板带前张力分布的影响 | 第42-43页 |
| ·不同工艺参数对轧后板带前张力分布的影响 | 第43-46页 |
| ·不同轧机参数对轧后板带前张力分布的影响 | 第46-48页 |
| ·不同参数综合作用对板形的影响规律分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于FEM-ANN的板凸度、板形预报及参数调控 | 第52-66页 |
| ·BP神经网络原理简介及算法步骤 | 第52-55页 |
| ·BP算法基本步骤 | 第53-54页 |
| ·BP算法的不足和改进 | 第54-55页 |
| ·基于BP神经网络的板凸度预测在MATLAB中的实现 | 第55-59页 |
| ·板凸度神经网络预测模型设计 | 第55-57页 |
| ·板凸度神经网络的预测模型的训练与检验 | 第57-59页 |
| ·基于BP神经网络的板形预测在MATLAB中的实现 | 第59-62页 |
| ·板形神经网络预测模型设计 | 第59-60页 |
| ·板形神经网络预测模型的训练及检验 | 第60-62页 |
| ·1450HC轧机参数极限调控 | 第62-65页 |
| ·轧机参数调控的BP神经网络模型的设计 | 第62-63页 |
| ·轧机参数调控的BP神经网络模型的训练及检验 | 第63-65页 |
| ·1450HC轧机极限参数调控位置的选取及分析 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 基于VB程序的MATLAB二次开发 | 第66-71页 |
| ·系统的功能介绍 | 第66页 |
| ·系统的流程图 | 第66-67页 |
| ·系统界面介绍 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |
