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轧机液压弯辊基于GA的模糊RBF神经网络控制的研究

摘要第1-8页
Abstract第8-9页
插图索引第9-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·引言第12-13页
   ·有关板形方面的知识第13-17页
     ·板形的定义第13页
     ·板形的表示方法第13-14页
     ·常见的板形缺陷第14-15页
     ·影响板形质量的因素第15-16页
     ·板形控制技术的现状和发展第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第2章 HC轧机及其液压弯辊调节特性第18-23页
   ·HC六辊轧机结构和工作原理第18页
   ·HC轧机工作辊弯辊和中间辊横移对辊间接触压力分布的影响第18-19页
   ·工作辊弯辊力对辊间接触压力分布的影响第19-20页
   ·液压伺服系统特点第20页
   ·液压伺服系统的组成第20-21页
   ·液压伺服控制系统与现代控制方法的结合第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 HC轧机板形弯辊液压控制系统分析第23-36页
   ·HC轧机板形控制系统分析第23-25页
     ·弯辊的调节特性第24页
     ·倾辊调整的特性第24-25页
   ·弯辊液压系统分析第25-31页
     ·液压系统数学模型第26-31页
   ·参数确定第31-32页
     ·伺服阀参数的确定第31-32页
     ·液压缸参数确定第32页
     ·其他参数确定第32页
   ·系统仿真分析第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 基于GA的模糊RBF神经网络控制器的设计第36-67页
   ·模糊控制系统第36-46页
     ·模糊控制的发展过程第36-37页
     ·模糊控制的特点第37-38页
     ·模糊控制器的设计第38-45页
     ·模糊控制理论研究的问题第45-46页
   ·神经网络控制第46-52页
     ·神经网络的发展第46-47页
     ·神经网络结构及其特点第47-49页
     ·局部逼近神经网络第49-52页
   ·模糊控制和神经网络的结合第52-57页
     ·模糊控制和神经网络结合的发展历程第52-53页
     ·标准模糊神经控制器结构第53-55页
     ·RBF型的模糊神经控制器结构第55-57页
   ·遗传算法第57-63页
     ·遗传算法的发展过程及特点第57-58页
     ·标准遗传算法的实现第58-61页
     ·标准遗传算法的局限性第61-62页
     ·模糊编码遗传算法第62-63页
   ·基于GA的模糊RBF神经网络控制器设计第63-66页
     ·网络模型描述第64-65页
     ·网络优化目标第65页
     ·网络学习算法第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第5章 HC轧机弯辊液压系统控制的仿真研究第67-73页
   ·PID控制仿真分析第67-69页
   ·模糊RBF神经网络控制仿真分析第69-72页
   ·本章小结第72-73页
结论第73-75页
参考文献第75-78页
致谢第78-79页
附录A第79页

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