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SVM和CBR的建模研究及其在转炉炼钢过程的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-26页
   ·课题的研究背景和意义第11-12页
   ·转炉炼钢生产过程简介第12-14页
     ·转炉炼钢工艺的发展第12页
     ·转炉炼钢工艺过程第12-14页
   ·转炉炼钢过程模型技术发展与现状第14-21页
     ·机理模型和统计模型第14-16页
     ·基于测量设备的模型第16-17页
     ·人工智能模型第17-21页
   ·人工智能技术在过程工业中应用第21-23页
   ·本文的主要工作及结构安排第23-26页
2 基于支持向量机和案例推理的主吹阶段控制模型第26-54页
   ·引言第26-30页
   ·基于支持向量机碱度偏差估计的石灰加入量模型第30-36页
     ·碱度偏差估计模型输入变量的确定第30-32页
     ·支持向量机模型第32-34页
     ·石灰加入量计算模型第34-36页
   ·基于混合相似度的案例推理主吹阶段氧气量模型第36-47页
     ·案例推理方法第37-40页
     ·主吹氧气量的案例推理计算过程第40-47页
       ·案例描述第40-42页
       ·案例检索第42-46页
       ·案例重用和修正第46-47页
       ·案例存储和维护第47页
   ·仿真实验第47-52页
     ·碱度偏差估计模型的建模仿真第47-50页
     ·石灰加入量计算仿真第50-51页
     ·吹氧量计算仿真第51-52页
   ·小结第52-54页
3 基于混合智能方法的二吹阶段控制模型第54-74页
   ·引言第54-58页
   ·冷却剂加入量控制第58-63页
     ·基于支持向量机的冷却剂加入决策模型第58-60页
     ·基于支持向量机和案例推理的冷却剂加入量组合模型第60-63页
   ·基于动态案例库和奖惩措施案例检索的案例推理吹氧量模型第63-68页
     ·动态案例库机理分析第63-66页
     ·基于奖惩措施的相似度计算第66-68页
   ·仿真第68-72页
     ·二吹阶段冷却剂加入量计算模型仿真第68-71页
     ·二吹阶段吹氧量计算模型仿真第71-72页
   ·小结第72-74页
4 基于支持向量机和微粒群的熔池碳含量和温度预报模型第74-97页
   ·引言第74页
   ·基于支持向量机的终点碳含量和温度预报模型第74-80页
     ·模型建立中存在的问题第75-76页
     ·模型输入变量选择第76-79页
     ·模型的求解和参数的确定第79-80页
   ·基于微粒群和案例推理的熔池碳含量和温度预报模型第80-88页
     ·基于炉气分析和微粒群的主吹阶段熔池碳温度实时预报模型第81-87页
       ·主吹熔池碳含量和温度的建模思路第83-85页
       ·主吹熔池碳含量和温度模型的建立第85-87页
     ·基于案例推理的二吹阶段熔池碳温度实时预报模型第87-88页
       ·主吹阶段碳含量实时预报模型第87页
       ·二吹阶段碳含量实时预报模型第87-88页
   ·仿真第88-96页
     ·转炉炼钢终点碳温预报模型仿真第88-93页
     ·转炉炼钢熔池碳含量和温度的实时预报仿真第93-96页
   ·小结第96-97页
5 转炉炼钢智能控制模型的现场测试第97-112页
   ·现场控制系统简介第97-100页
     ·工艺流程第97-98页
     ·测量设备第98-99页
     ·计算机控制系统第99-100页
     ·存在的不足第100页
   ·现场测试内容第100-101页
   ·转炉炼钢二级过程控制系统开发第101-108页
     ·系统总体设计第101-103页
     ·转炉炼钢过程控制模型系统运行过程第103-108页
   ·现场测试第108-112页
6 结论与展望第112-114页
   ·结论第112-113页
   ·展望第113-114页
参考文献第114-123页
攻读博士学位期间发表学术论文第123-124页
博士期间参与的项目第124-125页
创新点摘要第125-126页
致谢第126-127页
作者简介第127-128页

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