基于神经网络的矫直机弯辊量自适应控制系统



基于神经网络的矫直机弯辊量自适应控制系统

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基于神经网络的矫直机弯辊量自适应控制系统

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
引言	第9-11页
第一章绪论	第11-21页
· 本课题的研究背景	第11-15页
· 矫直技术的简述	第11-13页
· 中厚板辊式矫直机的弯辊机构	第13-14页
· 辊式矫直机弯辊系统的作用	第14-15页
· 本课题研究的意义	第15页
· 国外中厚板辊式热矫直机及弯辊技术的发展状况	第15-18页
· 国内中厚板辊式热矫直设备及弯辊技术的发展现状	第18-20页
· 现有的弯辊量模型	第19页
· 国内学者对弯辊作用的分析	第19-20页
· 中厚板辊式矫直机弯辊量模型存在的问题	第20页
· 本课题研究的内容	第20-21页
第二章弯辊量自适应模型的构建	第21-33页
· 人工智能及其特点	第21-24页
· 遗传算法的原理及其特点	第21-22页
· 专家系统及其特点	第22-23页
· 模糊控制及其特点	第23页
· 模糊控制技术的优点	第23页
· 模糊控制技术的缺点	第23页
· 神经网络技术及其特点	第23-24页
· 构建弯辊量自适应模型所采用智能方法的原理	第24-27页
· 人工神经元的基本模型	第24-25页
· 神经网络的工作方式	第25页
· BP 网络的结构	第25-26页
· BP 网络的学习过程	第26-27页
· 弯辊量自适应模型	第27-33页
· 弯辊量自适应模型的应用平台	第27-28页
· 弯辊量自适应模型的结构	第28-33页
第三章神经网络的设计	第33-43页
· 影响神经网络性能的因素	第33-34页
· 神经元的传递函数	第33页
· 神经网络的拓扑结构	第33页
· 神经网络的学习方法	第33-34页
· 神经网络的原理	第34页
· 神经网络的工作方式	第34页
· 神经网络结构的设计	第34-39页
· 创建神经网络的函数和关键属性	第34-35页
· 神经网络输入输出层神经元个数的设计	第35页
· 隐层神经元个数的设计	第35-36页
· 神经网络的训练函数和学习函数的设计	第36-39页
· 神经网络性能的验证	第39-43页
第四章弯辊量自适应模型系统的程序实现	第43-67页
· 弯辊量自适应模型系统中样本值管理的实现	第43-51页
· 弯辊量样本值的来源	第43-44页
· 样本值数据库与样本值管理系统的连接方法	第44-45页
· 创建样本值管理系统的主要控件	第45-48页
· 样本值管理系统的创建	第48-49页
· 样本值管理的功能及实现代码	第49-51页
· 弯辊量自适应模型系统中学习模块和计算功能的实现	第51-55页
· 神经网络模块计算与学习功能的实现	第51-55页
· 神经网络模块的开发环境	第51-52页
· 神经网络模块与 matlab 进行信息交换采用的技术	第52-53页
· 构建完成的神经网络模块及其功能	第53-55页
· 解析模型计算功能的实现	第55页
· 弯辊量自适应模型系统中通信功能的实现	第55-62页
· OPC 客户端的开发	第56-60页
· 弯辊量自适应模型系统与矫直机监控系统的通信	第60-62页
· 弯辊量自适应模型系统的应用	第62-67页
第五章结论	第67-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73-75页
攻读学位期间发表的学术论文	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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