基于神经网络的热轧模型研究

中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 绪论	第8-22页
·论文背景	第8-9页
·热轧机组热轧精轧工艺简介	第9-11页
·轧制力计算的现状	第11-13页
·影响轧制力的因素	第11页
·目前国内外轧制力计算方法	第11-12页
·轧制力计算的工程法	第12-13页
·现代热连轧厚度控制技术	第13-17页
·AGC 系统	第13-14页
·过程机的设定	第14-15页
·自适应技术	第15-17页
·神经网络的发展状况	第17-18页
·神经网络在带钢轧制中的应用研究现状	第18-21页
·主要研究内容	第21-22页
第二章 人工神经网络	第22-33页
·人工神经网络与自动控制	第22-23页
·人工神经网络的逼近能力研究	第23-25页
·人工神经网络的拓扑结构研究	第25-26页
·人工神经网络泛化能力	第26-29页
·RBF 神经网络	第29-33页
·RBF 神经网络的概述	第29-30页
·隐含层单元数的选择	第30-31页
·RBF 神经网络与BP 神经网络的比较	第31-33页
第三章 基于神经网络的热轧轧制力模型	第33-49页
·传统轧制力计算模型	第33-34页
·基于神经网络的热轧轧制力新模型	第34-38页
·新模型的结构	第34-35页
·材料系数神经网络	第35-37页
·机架系数神经网络	第37-38页
·数据采集、聚类与建模	第38-44页
·数据库的建立	第38-39页
·数据预处理	第39-40页
·主成分分析	第40-41页
·获取训练样本	第41-43页
·获取网络中心	第43-44页
·新模型的离线仿真	第44-49页
第四章 总结与展望	第49-50页
参考文献	第50-53页
攻读学位期间公开发表的论文	第53-54页
致谢	第54-55页