薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究



薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究

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薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-11 页
第一章文献综述	第11-33 页
· 课题的来源及意义	第11-13 页
· 铝带坯双辊铸轧技术研究进展	第13-16 页
· 双辊铸轧技术的产生及发展	第13-14 页
· 双辊快速薄带坯铸轧技术开发状况	第14-16 页
· 板形模式识别的研究进展	第16-19 页
· 板形的基本概念	第16-17 页
· 板形模式识别的方法	第17-19 页
· 板形智能控制的发展	第19-23 页
· 人工智能进入轧制领域的背景	第19-21 页
· 人工智能在板形控制中的应用	第21-23 页
· 人工神经网络模式识别与控制	第23-30 页
· 人工神经网络的基本概念	第23-25 页
· 神经网络模式识别研究	第25-29 页
· 神经网络控制器研究	第29-30 页
· 论文的主要研究内容	第30-33 页
第二章铸轧板形控制特性研究与方案设计	第33-46 页
· 铸轧板形控制思路研究	第33-37 页
· 铸轧板形形成机理分析	第33-35 页
· 铸轧板形控制思路确定	第35-37 页
· 铸嘴流场调控方案设计	第37-40 页
· 激光板形检测方案设计	第40-43 页
· 激光位移法板形检测原理	第40-41 页
· 激光板形检测方法确定	第41-43 页
· 铸轧板形控制总体方案设计	第43-44 页
· 本章小结	第44-46 页
第三章基于BP网络的板形模式识别参数设计研究	第46-72 页
· 标准板形模式的建立	第46-48 页
· BP神经网络算法	第48-53 页
· BP神经网络简述	第48-49 页
· BP神经网络快速算法	第49-53 页
· 基于BP网络的板形模式识别建模	第53-56 页
· BP网络板形模式识别模型的建立	第53-55 页
· 样本方案的设计	第55-56 页
· BP网络参数对板形模式识别性能影响的研究	第56-70 页
· 快速BP算法网络性能对比	第57-59 页
· 网络误差指标对网络性能的影响	第59-62 页
· 网络初始权重对网络性能的影响	第62-65 页
· 样本训练策略对网络性能的影响	第65-67 页
· 隐层节点数对网络性能的影响	第67-70 页
· 本章小结	第70-72 页
第四章基于多维空间优化方法的GA-BP板形模式识别研究	第72-99 页
· 遗传算法概述	第72-76 页
· 遗传算法基本概念	第72-73 页
· 遗传算法的应用设计分析	第73-76 页
· 基于遗传算法的BP网络初始权重多维空间优化方法研究	第76-85 页
· BP网络初始权重多维空间优化方法的基本思想	第77-79 页
· 多维空间优化方法的实现	第79-85 页
· GA-BP网络板形模式识别研究	第85-97 页
· 板形模式识别GA-BP模型的建立	第85-86 页
· 遗传算法主要参数对优化效果影响规律研究	第86-91 页
· GA-BP网络板形模式识别效果分析	第91-97 页
· 本章小结	第97-99 页
第五章基于GA-BP网络的铸轧板形预测控制研究	第99-115 页
· 铸轧板形控制过程模型	第99-101 页
· 铸轧板形控制过程模型的建立	第99-100 页
· 基于GA-BP网络的铸轧板形系统辨识	第100-101 页
· 铸轧板形预测控制模型研究	第101-109 页
· 预测控制基本原理	第102-104 页
· 基于GA-BP网络的板形在线预测模型的建立	第104-106 页
· 板形在线控制规律的滚动优化	第106-107 页
· 铸轧板形预测模型的实时反馈校正	第107-109 页
· GA-BP网络预测控制仿真研究	第109-113 页
· 板形预测模型的仿真研究	第109-111 页
· 板形预测控制的仿真研究	第111-113 页
· 本章小结	第113-115 页
第六章板形控制工业试验研究	第115-144 页
· 铸轧板形控制系统开发	第115-126 页
· 激光板形检测装置的设计	第115-116 页
· 金属流场控制系统设计开发	第116-118 页
· 数据采集系统设计	第118-119 页
· 板形控制系统软件设计与开发	第119-125 页
· 铸轧板形控制系统技术集成	第125-126 页
· 工业试验	第126-130 页
· 工业试验简介	第126-128 页
· 试验过程参数变化分析	第128-130 页
· 板形控制系统模型工业试验验证	第130-142 页
· 板形模式识别模型的验证	第130-136 页
· 板形预测模型的验证	第136-142 页
· 本章小结	第142-144 页
第七章全文总结	第144-148 页
· 成果与结论	第144-147 页
· 相关工作展望	第147-148 页
参考文献	第148-156 页
附表超薄快速铜辊铸轧试验参数记录表	第156-159 页
致谢	第159-160 页
攻读博士学位期间主要的研究成果	第160 页

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