| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 轧机振动简介 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国内研究概况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究概况 | 第13-15页 |
| 1.2.3 轧机振动研究的发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.3 课题概述 | 第16-18页 |
| 1.3.1 课题的提出 | 第16页 |
| 1.3.2 课题的研究意义及目的 | 第16页 |
| 1.3.3 本文的创新点 | 第16-17页 |
| 1.3.4 本文的主要内容安排 | 第17-18页 |
| 第2章 冷连轧机垂直振动系统的仿真分析 | 第18-38页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 冷连轧机垂直振动的固有特性计算 | 第18-28页 |
| 2.2.1 轧机振动系统的简化模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 轧机振动系统的等效刚度和等效质量的计算 | 第20-23页 |
| 2.2.3 轧机振动系统的运动方程 | 第23-24页 |
| 2.2.4 轧机振动系统固有频率和主振型的计算 | 第24-28页 |
| 2.3 冷连轧机垂直振动系统的仿真分析 | 第28-37页 |
| 2.3.1 轧机振动系统的仿真方法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 轧机实体模型的建立 | 第29-30页 |
| 2.3.3 轧机振动系统的模态分析 | 第30-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 冷连轧机垂振机理研究 | 第38-56页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 冷连轧机垂振的力学模型 | 第38-39页 |
| 3.3 冷连轧机垂振的机理 | 第39-41页 |
| 3.3.1 第三倍频程振动机理 | 第39-40页 |
| 3.3.2 第五倍频程振动机理 | 第40-41页 |
| 3.4 垂振影响因素分析 | 第41-51页 |
| 3.4.1 张力对垂振的影响 | 第41-44页 |
| 3.4.2 接触弧长对垂振的影响 | 第44-46页 |
| 3.4.3 压下率对垂振的影响 | 第46-47页 |
| 3.4.4 轧件厚度对垂振的影响 | 第47-48页 |
| 3.4.5 轧制速度对垂振的影响 | 第48页 |
| 3.4.6 摩擦润滑对垂振的影响 | 第48-51页 |
| 3.5 影响辊缝摩擦因数的因素 | 第51-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于神经网络的辊缝间摩擦状况的计算与分析 | 第56-67页 |
| 4.1 神经网络的概述与应用 | 第56-58页 |
| 4.1.1 神经网络的基本概念 | 第56-57页 |
| 4.1.2 神经网络的训练方法 | 第57-58页 |
| 4.1.3 神经网络技术在轧制过程中的应用 | 第58页 |
| 4.2 采用BP神经网络方法预报轧制过程中的摩擦因数 | 第58-62页 |
| 4.2.1 BP神经网络的基本概念 | 第58-59页 |
| 4.2.2 BP神经网络的算法和计算流程 | 第59-62页 |
| 4.3 BP神经网络摩擦因数模型的建立 | 第62-66页 |
| 4.3.1 模型输入输出变量的确立 | 第62-64页 |
| 4.3.2 模型网络结构的设计 | 第64-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 BP神经网络摩擦模型应用实例 | 第67-74页 |
| 5.1 开发工具MATLAB简介 | 第67-68页 |
| 5.2 实测数据的获得与处理 | 第68-70页 |
| 5.3 网络训练及其结果 | 第70-72页 |
| 5.4 基于摩擦因数的冷轧机抑振方法 | 第72-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第80-81页 |