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转炉炼钢终点控制系统建模研究
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转炉炼钢终点控制系统建模研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
1 绪论第10-24 页
　　· 转炉炼钢简介第10-14 页
　　　　· 转炉炼钢原理第10-11 页
　　　　· 转炉炼钢设备及工艺过程第11-14 页
　　· 转炉冶炼终点控制技术概述第14-16 页
　　　　· 静态控制技术第14-15 页
　　　　· 动态控制技术第15 页
　　　　· 转炉全自动控制第15-16 页
　　· 智能控制的特点和发展第16-22 页
　　　　· 智能控制理论在转炉炼钢中的应用第18 页
　　　　· 国内外的发展状况第18-22 页
　　· 本文主要工作第22-24 页
　　　　· 目前转炉炼钢存在的问题第22 页
　　　　· 本文的主要工作第22-24 页
2 转炉炼钢终点控制建模基础第24-30 页
　　· 建模原理分析第24-27 页
　　　　· 建模过程第24-26 页
　　　　· 模型性能评价第26-27 页
　　· 转炉炼钢的终点对象模型第27-29 页
　　· 本章小结第29-30 页
3 智能控制与模型设计分析第30-42 页
　　· BP神经网络第30-35 页
　　　　· BP神经网络原理第30-31 页
　　　　· 误差反向传播算法第31-34 页
　　　　· BP建模需要注意的问题第34-35 页
　　· BP算法的不足与改进第35-41 页
　　　　· BP算法的不足之处第35-36 页
　　　　· 对BP算法的改进第36-39 页
　　　　· LM算法第39-41 页
　　· 本章小结第41-42 页
4 转炉炼钢终点控制系统模型第42-57 页
　　· 终点预报模型的数据预处理第42-45 页
　　　　· 输入输出变量的确定第42-43 页
　　　　· 数据统计描述第43-44 页
　　　　· 测试样本归一化第44-45 页
　　· 基于Levenberg-Marquardt算法的BP预报模型第45-50 页
　　　　· 模型结构第45-46 页
　　　　· 仿真分析第46-50 页
　　· 基于智能方法的转炉炼钢终点控制模型第50-56 页
　　　　· 神经网络终点控制模型第50-55 页
　　　　· 实验研究第55-56 页
　　· 本章小结第56-57 页
5 结束语第57-60 页
　　· 课题总结第57-58 页
　　· 未来需要改进的问题及措施第58-60 页
参考文献第60-63 页
附录A: 样本数据库第63-66 页
附录B: BP算法流程第66-67 页
在学研究成果第67-68 页
致谢第68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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