精炼炉钢水氧含量预报模型的研究



精炼炉钢水氧含量预报模型的研究

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精炼炉钢水氧含量预报模型的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
· LF炉概述	第10-13页
· 氧含量预报的研究现状	第13-15页
· 本文所做的工作	第15-18页
第2章精炼炉脱氧原理	第18-28页
· 脱氧的目的和任务	第18-20页
· 脱氧前钢液中的氧	第18页
· 脱氧的任务和目的	第18-20页
· 脱氧的方式	第20页
· 元素的脱氧能力	第20-21页
· 对脱氧元素的要求	第20-21页
· 元素的脱氧能力	第21页
· 锰、硅、铝的脱氧	第21-23页
· 锰的脱氧	第21-22页
· 硅的脱氧	第22-23页
· 铝的脱氧	第23页
· 脱氧产物	第23-25页
· 脱氧产物的组成及其状态	第23-24页
· 脱氧产物的排出与钢中的夹杂物	第24-25页
· 终点氧含量的组成	第25-26页
· 本章小结	第26-28页
第3章氧含量预报建模方法研究	第28-38页
· 脱氧平衡方程	第28页
· 氧含量动态方程	第28-35页
· 氧含量变化分析	第28-29页
· 氧含量状态方程	第29-33页
· 状态方程建模可行性分析	第33-35页
· 氧含量预报智能建模方法	第35-36页
· 氧含量智能建模原理	第35-36页
· 智能建模方法分析	第36页
· 本章小结	第36-38页
第4章基于RBF网络的氧含量预报模型的建立	第38-56页
· 人工神经网络	第38-42页
· 人工神经网络概述	第38-39页
· 人工神经元及网络类型	第39-42页
· RBF神经网络	第42-49页
· RBF网络的基本结构	第42-44页
· RBF网络的构建和学习方法	第44-49页
· 建模原理	第49-51页
· 氧含量变化过程分析	第50页
· 影响氧含量的主要因素	第50-51页
· RBF网络的建立和训练	第51-54页
· RBF网络结构	第51-52页
· RBF网络的训练	第52-53页
· 样本数据的选择和处理	第53-54页
· 本章小结	第54-56页
第5章氧含量预报模型的仿真	第56-64页
· 神经网络工具箱	第56-59页
· 算法实现	第59-61页
· 仿真结果及其分析	第61-64页
第6章结论与展望	第64-66页
· 结论	第64页
· 展望	第64-66页
参考文献	第66-68页
致谢	第68 页

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