热轧带材板形预测与板形控制智能模型研究



热轧带材板形预测与板形控制智能模型研究

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热轧带材板形预测与板形控制智能模型研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
· 板形控制技术的发展状况	第9-11页
· 现代轧制技术的特点	第11-13页
· 智能控制技术在轧制领域中的发展	第13-15页
· 智能控制技术在轧制领域中的应用背景	第13-14页
· 智能控制在轧制技术的应用	第14-15页
· 课题研究背景及意义	第15-16页
· 本文主要研究内容	第16-17页
第2章基于智能算法的板形模型理论研究	第17-33页
· BP 神经网络理论基础	第17-23页
· BP 网络结构	第17-20页
· BP 网络的学习模型原理	第20-22页
· 改进BP 算法的措施和方法	第22-23页
· 遗传算法理论	第23-27页
· 遗传算法的理论基础	第23-25页
· 遗传算法的基本操作	第25-27页
· 遗传算法模型缺陷	第27页
· GA-BP 模型	第27-28页
· 板形预测模型原理	第28-29页
· 反馈校正	第29页
· 训练函数的确定	第29-31页
· 板形设定模型原理	第31-32页
· 本章小结	第32-33页
第3章基于1780 热轧板形控制智能模型的研究	第33-62页
· 板形控制的理论基础	第33-41页
· 板形良好的几何条件	第33-36页
· 带材出口板凸度简化回归模型	第36-37页
· 热轧板形控制理论	第37-41页
· 板形控制模型的建立	第41-54页
· 1780 板型控制模型原理	第41-42页
· F_1- F_4 神经网络模型	第42-45页
· F_1- F_4 中间层神经元确定	第45-47页
· F_5- F_7 神经网络模型	第47-49页
· F_5- F_7 中间层神经元确定	第49-51页
· 预测模型的测试结果及分析	第51-54页
· 板形设定模型的建立	第54-61页
· 1780 板形设定模型原理	第54-55页
· 模拟数据分析	第55-61页
· 本章小结	第61-62页
第4章基于智能板形控制软件的研究	第62-68页
· 用户界面 GUI 简介	第62页
· 软件的系统结构	第62-64页
· 板形预测操作界面	第64-65页
· 板形设定操作界面	第65-67页
· 本章小结	第67-68页
结论	第68-70页
附录	第70-73页
参考文献	第73-77页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第77-78页
致谢	第78-79页
作者简介	第79页

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