| 第1章： 引论 | 第1-49页 |
| 1．1 研究背景 | 第44-48页 |
| 1．1．1 加热炉控制技术现状 | 第44-46页 |
| 1．1．2 加热炉控制技术的工程应用现状 | 第46-48页 |
| 1．2 加热炉钢坯温度场智能预报模型研究研究目的及意义 | 第48-49页 |
| 第2章： 加热炉生产工艺的介绍 | 第49-58页 |
| 2．1 加热炉加热钢坯的目的 | 第49页 |
| 2．2 加热炉加热钢坯时易产生的加热缺陷 | 第49-53页 |
| 2．2．1 钢的氧化 | 第50-51页 |
| 2．2．2 钢的脱碳 | 第51-53页 |
| 2．2．3 钢的过热 | 第53页 |
| 2．2．4 钢的过烧 | 第53页 |
| 2．3 金属的加热温度和加热速度 | 第53-54页 |
| 2．3．1 金属的加热温度 | 第53-54页 |
| 2．3．2 金属的加热速度 | 第54页 |
| 2．4 连续加热炉的加热制度 | 第54-56页 |
| 2．4．1 一段式加热制度 | 第54-55页 |
| 2．4．2 二段式加热制度 | 第55页 |
| 2．4．3 三段式加热制度 | 第55页 |
| 2．4．4 多段式加热制度 | 第55-56页 |
| 2．5 连续加热炉的分类 | 第56页 |
| 2．6 昆明钢铁公司第二轧钢厂盘元车间加热炉介绍 | 第56-58页 |
| 2．6．1 加热炉炉体介绍 | 第56页 |
| 2．6．2 加热炉的加热制度 | 第56-57页 |
| 2．6．3 加热炉生产状况 | 第57页 |
| 2．6．4 加热炉控制系统运行状况 | 第57-58页 |
| 第3章： 温度场的数值计算方法介绍 | 第58-74页 |
| 3．1 热量传递的三种基本方式 | 第58页 |
| 3．2 导热基本定律 | 第58-62页 |
| 3．2．1 温度场和温度梯度 | 第58-59页 |
| 3．2．2 导热的基本定律 | 第59-60页 |
| 3．2．3 导热系数 | 第60页 |
| 3．2．4 导热微分方程 | 第60-61页 |
| 3．2．5 初始条件、边界条件 | 第61-62页 |
| 3．3 非稳态导热问题的数值解法 | 第62-74页 |
| 3．3．1 导热问题数值求解的基本思想 | 第62-63页 |
| 3．3．2 有限差分法求解温度场的方法 | 第63-65页 |
| 3．3．3 稳态导热的有限差分法 | 第65-67页 |
| 3．3．4 非稳态导热的有限差分法 | 第67-69页 |
| 3．3．5 显式差分方程的稳定性问题 | 第69-70页 |
| 3．3．6 加热炉炉内钢坯温度场的数值解法 | 第70-74页 |
| 第4章： 基于人工神经网络的钢坯温度场智能预报——神经网络建模方法 | 第74-83页 |
| 4．1 神经网络介绍 | 第74-81页 |
| 4．1．1 人工神经网络的起源及发展 | 第74页 |
| 4．1．2 人工神经网络的特性 | 第74-75页 |
| 4．1．3 人工神经网络的结构 | 第75-76页 |
| 4．1．4 人工神经网络的基本类型：递归网络和前馈网络 | 第76-77页 |
| 4．1．5 人工神经网络的主要学习算法 | 第77-79页 |
| 4．1．6 人工神经网络的基本类型 | 第79-80页 |
| 4．1．7 多层前向网络的函数逼近问题 | 第80-81页 |
| 4．2 传统建模方法和神经网络建模方法的比较 | 第81-83页 |
| 4．2．1 传统建模方法 | 第81页 |
| 4．2．2 神经网络建模方法 | 第81-83页 |
| 第5章： 基于人工神经网络的钢坯温度场智能预报系统——建模及仿真 | 第83-105页 |
| 5．1 问题的提出 | 第83-85页 |
| 5．2 建模的方法 | 第85-87页 |
| 5．2．1 加热炉加热过程中的假设 | 第85页 |
| 5．2．2 钢坯内部传热模型 | 第85-86页 |
| 5．2．3 加热炉对钢坯的传热模型 | 第86-87页 |
| 5．3 钢坯表面温度的辨识 | 第87-92页 |
| 5．3．1 动态BP网络结构设计 | 第87-89页 |
| 5．3．2 动态BP网络学习算法设计 | 第89-92页 |
| 5．4 仿真分析 | 第92-104页 |
| 5．4．1 加热炉对钢坯的传热模型仿真 | 第97-99页 |
| 5．4．2 钢坯中心温度仿真 | 第99-101页 |
| 5．4．3 钢坯温度场仿真 | 第101-104页 |
| 5．5 模型的自适应修正 | 第104-105页 |
| 第6章： 基于钢坯温度场智能预报的加热炉最优控制研究 | 第105-111页 |
| 6．1 加热炉最优控制的命题 | 第105-106页 |
| 6．2 最优炉温设定值的确定 | 第106-111页 |
| 6．2．1 启发式搜索策略 | 第106-111页 |
| 结束语 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114页 |
