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提钒炼钢厂物料信息管理与预测系统的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
1 绪论第11-19页
   ·国内外钢铁工业发展现状第11-17页
     ·钢铁工业自动化的发展历程第11-12页
     ·国际钢铁工业自动化的现状分析第12-14页
     ·国内钢铁工业自动化的现状分析第14-16页
     ·国内钢铁工业自动化的展望第16-17页
   ·课题研究的内容第17-19页
     ·提钒炼钢厂的现状第17-18页
     ·本文的研究内容第18-19页
2 提钒炼钢厂生产管理系统的研究第19-27页
   ·提钒炼钢厂的主要工艺第19-20页
     ·提钒炼钢厂的工艺流程第19-20页
     ·提钒炼钢厂的主要工艺功能描述第20页
   ·提钒炼钢厂生产管理系统的研究第20-22页
     ·提钒炼钢厂生产管理系统的现状第20-21页
     ·提钒炼钢厂生产管理系统的改进第21-22页
   ·提钒炼钢厂生产管理系统的具体实现第22-26页
     ·基础自动化系统第22-23页
     ·过程控制系统第23-24页
     ·重量信息采集管理和预测系统第24页
     ·炼钢区域L3 级系统第24-26页
   ·本章小结第26-27页
3 物料重量信息采集与管理系统的设计第27-40页
   ·重量信息的采集与管理第27-30页
     ·物料重量信息概况第27-29页
     ·物料重量信息的采集与管理第29-30页
   ·各分区称重数据的采集与管理第30-39页
     ·脱硫中控区重量信息采集与管理第31-32页
     ·提钒转炉区重量信息采集与管理第32-33页
     ·提钒零米区重量信息采集与管理第33-34页
     ·炼钢转炉区重量信息采集与管理第34-36页
     ·原料区重量信息采集与管理第36页
     ·铸锭区重量信息采集与管理第36页
     ·方坯精炼及连铸区重量信息采集与管理第36-38页
     ·板坯精炼及连铸区重量信息采集与管理第38-39页
   ·本章小结第39-40页
4 物料重量信息采集与管理系统的实现第40-70页
   ·数据传输的关键技术第40-52页
     ·TCP/IP 网络通信第40-43页
     ·串口通信第43-45页
     ·Windows Sockets 通信第45-48页
     ·无线数传电台第48-50页
     ·射频识别技术第50-52页
   ·数据库的管理与设计第52-57页
     ·数据库选择第52-53页
     ·数据库设计第53-54页
     ·数据库的相关技术第54-55页
     ·应用程序与数据库接口第55-57页
   ·系统应用程序的开发第57-62页
     ·系统设置模块第57页
     ·设备管理模块第57-61页
     ·数据管理模块第61-62页
     ·报表模块第62页
   ·B/S 设计模式第62-69页
     ·B/S 结构简介第62-66页
     ·ASP 技术简介第66-67页
     ·ASP 访问网络数据库第67-68页
     ·B/S 的实现第68-69页
   ·本章小结第69-70页
5 物料消耗预测系统第70-85页
   ·BP 神经网络第70-73页
     ·人工神经网络第70-71页
     ·BP 神经网络模型第71-72页
     ·BP 神经网络模型的关键点第72-73页
   ·遗传算法第73-75页
     ·遗传算法原理第73页
     ·遗传算法的基本流程第73-74页
     ·遗传编码第74页
     ·适应函数第74-75页
     ·遗传算子第75页
   ·遗传算法与BP 网络结合第75-80页
     ·GA 优化BP 网络权值与阈值的原理第75-76页
     ·方案设计第76-79页
     ·遗传算法参数选择第79-80页
   ·物料消耗预测模型第80-82页
   ·物料消耗预测系统的实现第82-84页
   ·本章小结第84-85页
6 总结第85-87页
   ·全文总结第85页
   ·进一步工作和展望第85-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-91页
附录第91-93页

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