铝热轧板凸度预报模型与弯辊力预设定研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·铝加工产业发展与国内外板形控制技术研究动态 | 第11-13页 |
| ·铝加工产业发展概况 | 第11-12页 |
| ·国内外板形控制技术研究动态 | 第12-13页 |
| ·板形控制方法概述 | 第13-14页 |
| ·选题目的及意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 四辊轧机辊系弹性变形分析 | 第17-35页 |
| ·前言 | 第17页 |
| ·板形基本概念 | 第17-20页 |
| ·平坦度的表示方法 | 第17-18页 |
| ·横截面表示方法 | 第18-19页 |
| ·板凸度与平坦度的关系 | 第19-20页 |
| ·影响函数法介绍 | 第20-25页 |
| ·影响函数法的理论基础 | 第20-22页 |
| ·影响函数 | 第22-24页 |
| ·基本方程 | 第24-25页 |
| ·轧制力模型 | 第25-26页 |
| ·影响函数法计算过程 | 第26-27页 |
| ·辊间压力分布与轧后断面厚度分布修正 | 第26页 |
| ·辊间中心压扁常量修正 | 第26页 |
| ·影响函数计算流程 | 第26-27页 |
| ·各因素对板凸度的影响分析 | 第27-34页 |
| ·弯辊力对板凸度的影响分析 | 第28-30页 |
| ·轧制力对板凸度的影响 | 第30-31页 |
| ·板宽对板凸度的影响 | 第31-32页 |
| ·辊直径对板凸度的影响 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 支持向量机理论及人工蜂群算法 | 第35-46页 |
| ·前言 | 第35页 |
| ·统计学习理论 | 第35-37页 |
| ·机器学习 | 第35-36页 |
| ·VC 维理论 | 第36页 |
| ·经验风险最小化 | 第36页 |
| ·结构风险最小化 | 第36-37页 |
| ·支持向量机 | 第37-42页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第38-40页 |
| ·特征空间映射与核函数 | 第40-41页 |
| ·支持向量机回归 | 第41-42页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第42-43页 |
| ·最小二乘支持向量机原理 | 第42页 |
| ·最小二乘支持向量机参数 | 第42-43页 |
| ·人工蜂群算法 | 第43-45页 |
| ·人工蜂群算法简介 | 第43页 |
| ·蜂群算法的分类 | 第43-44页 |
| ·蜂群算法流程 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 板凸度建模 | 第46-58页 |
| ·前言 | 第46页 |
| ·板凸度模型分析 | 第46-47页 |
| ·传统板凸度建模方法 | 第47-48页 |
| ·实验设备概况与数据采集 | 第48-51页 |
| ·“1+4”铝热连轧板形自动控制系统介绍 | 第48-49页 |
| ·数据采集与处理 | 第49-51页 |
| ·板凸度模型的建立 | 第51-54页 |
| ·C、σ对模型的影响 | 第52-54页 |
| ·基于 ABC 优化 LSSVM 板凸度模型 | 第54页 |
| ·模型性能分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 弯辊力预设定计算 | 第58-64页 |
| ·前言 | 第58页 |
| ·预设定模块分析 | 第58页 |
| ·液压弯辊控制系统 | 第58-60页 |
| ·弯辊装置 | 第59页 |
| ·弯辊系统范围 | 第59-60页 |
| ·液压弯辊闭环控制 | 第60页 |
| ·板形控制策略 | 第60-61页 |
| ·弯辊力预设定优化 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
