基于SA-PSO算法的冷连轧轧制规程优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 冷连轧计算机控制系统 | 第11-13页 |
| 1.3 冷连轧过程控制模型系统 | 第13-14页 |
| 1.4 轧制规程概述 | 第14-15页 |
| 1.5 轧制规程设定的流程 | 第15-16页 |
| 1.6 论文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 轧制规程设定相关数学模型分析 | 第17-29页 |
| 2.1 模型应用背景 | 第17页 |
| 2.2 相关的轧制参数模型 | 第17-24页 |
| 2.2.1 轧制力基础模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 张力制度 | 第19页 |
| 2.2.3 轧制力矩、轧制功率模型 | 第19-23页 |
| 2.2.4 前滑模型 | 第23-24页 |
| 2.3 BP神经网络轧制力预测模型 | 第24-28页 |
| 2.3.1 神经网络的参数确定 | 第25-26页 |
| 2.3.2 仿真实验 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 冷连轧带钢打滑现象的研究与分析 | 第29-37页 |
| 3.1 轧制过程的建立 | 第29页 |
| 3.2 冷轧变形参数 | 第29-34页 |
| 3.2.1 咬入角确定 | 第30-31页 |
| 3.2.2 变形区长度确定 | 第31-32页 |
| 3.2.3 中性角确定 | 第32-34页 |
| 3.3 打滑因子的数学模型 | 第34-36页 |
| 3.3.1 数学模型一 | 第35页 |
| 3.3.2 数学模型二 | 第35页 |
| 3.3.3 两个模型的比较 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 轧制规程优化模型建立 | 第37-49页 |
| 4.1 优化设计的基本内容 | 第37页 |
| 4.2 目标函数的建立 | 第37-48页 |
| 4.2.1 基于等相对负荷的压下制度设定 | 第38-41页 |
| 4.2.2 基于打滑因子的轧制规程设定 | 第41-45页 |
| 4.2.3 综合优化模型 | 第45-48页 |
| 4.3 约束条件的确定 | 第48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于SA-PSO算法的轧制规程优化 | 第49-67页 |
| 5.1 模拟退火算法与粒子群算法 | 第49-54页 |
| 5.1.1 模拟退火算法研究 | 第49-51页 |
| 5.1.2 粒子群算法研究 | 第51-54页 |
| 5.2 基于模拟退火的粒子群优化算法 | 第54-58页 |
| 5.2.1 模拟退火算法与粒子群算法比较 | 第54-55页 |
| 5.2.2 模拟退火算法与粒子群算法结合 | 第55页 |
| 5.2.3 SA-PSO算法基本过程 | 第55-58页 |
| 5.3 基于SA-PSO算法的轧制规程优化 | 第58-60页 |
| 5.3.1 轧制规程优化模型变量确定 | 第58页 |
| 5.3.2 SA-PSO算法参数选取 | 第58-59页 |
| 5.3.3 数据预处理 | 第59-60页 |
| 5.3.4 优化过程实现 | 第60页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-67页 |
| 第6章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 结论 | 第67-68页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者介绍及攻读硕士期间发表的论文 | 第75页 |
