LF精炼炉温度预估模型与合金化模型的研究和实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·LF炉简介 | 第8-9页 |
| ·LF炉功能 | 第8页 |
| ·LF炉作用 | 第8-9页 |
| ·LF炉优点 | 第9页 |
| ·现代LF炉的发展特点 | 第9页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·温度预估模型的意义 | 第10页 |
| ·合金化模型的意义 | 第10-11页 |
| ·本文所作的主要工作 | 第11-12页 |
| 2 国内外主要的测温方法 | 第12-16页 |
| ·热电偶温度计 | 第12页 |
| ·利用温度传感器实现连续测温 | 第12页 |
| ·辐射测温方法 | 第12页 |
| ·机理分析法 | 第12-14页 |
| ·统计计算方法 | 第14页 |
| ·粒子群优化BP神经网络算法 | 第14-16页 |
| 3 BP神经网络与专家系统 | 第16-30页 |
| ·人工神经网络 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第16页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络的构成 | 第17-19页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第19-22页 |
| ·输入样本的正向传播过程 | 第20-21页 |
| ·误差反向传播过程 | 第21-22页 |
| ·更新权阵过程 | 第22页 |
| ·判断过程 | 第22页 |
| ·设计BP神经网络需考虑的因素 | 第22-24页 |
| ·设定网络结构 | 第22-23页 |
| ·初始权值的选择 | 第23页 |
| ·学习样本归一化 | 第23页 |
| ·神经元的激活函数 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络模型的实现 | 第24-27页 |
| ·BP神经网络模型实现的流程图 | 第24页 |
| ·BP神经网络模型的界面及功能 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络模型的验证 | 第25-27页 |
| ·BP神经网络的优缺点 | 第27页 |
| ·BP神经网络的优点 | 第27页 |
| ·BP神经网络的缺点 | 第27页 |
| ·BP算法的改进 | 第27-28页 |
| ·引入动量项 | 第27页 |
| ·变步长法 | 第27-28页 |
| ·专家系统 | 第28-29页 |
| ·专家系统的定义 | 第28页 |
| ·建立专家系统的目的和意义 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络与专家系统的结合 | 第29-30页 |
| 4 SQL语言与Oracle 9i数据库 | 第30-36页 |
| ·Oracle 9i数据库简介 | 第30-32页 |
| ·高可靠性 | 第30-31页 |
| ·可伸缩性 | 第31页 |
| ·高性能 | 第31页 |
| ·高安全性 | 第31页 |
| ·智能管理功能 | 第31-32页 |
| ·Oracle 9i的工作模式 | 第32页 |
| ·SQL语言 | 第32-33页 |
| ·INSERT语句 | 第32页 |
| ·UPDATE语句 | 第32页 |
| ·DELETE语句 | 第32-33页 |
| ·SELECT语句 | 第33页 |
| ·ADO.NET | 第33-34页 |
| ·使用ADO.NET访问ORACLE 9I数据库 | 第34-36页 |
| 5 温度预估模型的实现 | 第36-46页 |
| ·建模对象 | 第36页 |
| ·影响温度的主要因素 | 第36-37页 |
| ·温度预估方案 | 第37-39页 |
| ·BP神经元网络输入量的确定 | 第37页 |
| ·BP神经元网络隐层的确定 | 第37页 |
| ·BP神经元网络学习精度的确定 | 第37-38页 |
| ·BP神经元网络权阵的训练 | 第38页 |
| ·专家系统 | 第38-39页 |
| ·钢水温度预估模型的建立 | 第39-40页 |
| ·钢水温度预估模型的结构 | 第39页 |
| ·钢水温度预估模型的工作原理 | 第39-40页 |
| ·钢水温度预估模型的应用 | 第40-42页 |
| ·钢水温度预估模型的界面 | 第40-42页 |
| ·钢水温度预估模型用到的数据表 | 第42页 |
| ·钢水温度预估模型中存在的问题 | 第42-46页 |
| ·模型输入量的采集 | 第42-43页 |
| ·神经元激活函数 | 第43-44页 |
| ·阶段问题 | 第44页 |
| ·样本问题 | 第44-46页 |
| 6 合金化模型 | 第46-54页 |
| ·合金化模型的功能 | 第46页 |
| ·合金加入量的计算方法 | 第46-47页 |
| ·单纯形法 | 第46-47页 |
| ·补加系数法 | 第47页 |
| ·拉配法 | 第47页 |
| ·合金化模型的数据表 | 第47-49页 |
| ·合金配方表 | 第47页 |
| ·选择合金表 | 第47-48页 |
| ·合金化学成份表 | 第48页 |
| ·钢种元素厂标表 | 第48页 |
| ·实验室采样结果表 | 第48页 |
| ·元素收得率表 | 第48页 |
| ·合金计算表 | 第48-49页 |
| ·合金类型表 | 第49页 |
| ·合金元素累加表 | 第49页 |
| ·钢种成份含量的详单表 | 第49页 |
| ·合金化模型的实现 | 第49-52页 |
| ·合金化模型的计算方法的确定 | 第49页 |
| ·数据表之间的关系 | 第49-50页 |
| ·合金化模型的计算过程 | 第50-51页 |
| ·合金化模型的操作界面 | 第51-52页 |
| ·合金化模型中存在的问题 | 第52-54页 |
| ·参考炉次法 | 第53页 |
| ·线性回归统计 | 第53页 |
| ·神经元网络优化算法 | 第53-54页 |
| 7 结论与展望 | 第54-55页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
