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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

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