热轧低合金高强度钢性能预报研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 前言	第8-10页
第二章 低合金钢性能预报研究进展	第10-15页
·低合金高强度钢	第10-12页
·低合金高强度钢的定义	第10页
·低合金高强度钢的发展	第10-11页
·低合金高强度钢的性能要求	第11-12页
·性能预报基本原理方法	第12页
·性能预报国内外研究进展	第12-14页
·国外研究情况	第13页
·国内研究情况	第13-14页
·性能预报模型与系统的工业应用及存在的问题	第14-15页
第三章 人工神经网络	第15-25页
·神经网络基础知识	第15-18页
·人工神经网络的发展	第15-16页
·人工神经网络的基本特征和通用性质	第16页
·人工神经网络的类型	第16-17页
·人工神经网络的主要模型	第17-18页
·BP 神经网络	第18-22页
·BP 神经网络的模型结构	第18-19页
·BP 神经网络的学习	第19-20页
·BP 神经网络算法描述	第20-22页
·人工神经网络在轧制领域的研究现状	第22-25页
第四章 低合金高强度钢性能预报统计模型	第25-44页
·合金成分在性能强韧化过程中的作用	第25-31页
·强化机制	第25-27页
·韧化机制	第27-29页
·合金元素的作用	第29-31页
·成分与性能基本关系分析	第31-40页
·典型钢种的回归模型	第40-44页
·逐步回归分析	第40-41页
·各种钢力学性能回归模型	第41-42页
·小结	第42-44页
第五章 性能预报人工神经网络模型	第44-58页
·化学成分与产品力学性能神经网络模型的建立和分析	第44-51页
·样本数据的整理	第44页
·模型参数的选择	第44-46页
·网络模型的建立及分析	第46-51页
·化学成分对成品力学性能的影响分析	第51-57页
·统计模型与神经网络计算结果的比较分析与评价	第57-58页
第六章 总结	第58-59页
参考文献	第59-62页
致谢	第62页