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加熱爐鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究

發(fā)布時(shí)間:2016-07-04 11:01

  本文關(guān)鍵詞:加熱爐鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《昆明理工大學(xué)》 2002年

加熱爐鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究

田宏偉  

【摘要】: 本文針對機(jī)理建模的復(fù)雜性和辨識建模實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得的困難性,提出了使用機(jī)理建模和辨識建模相結(jié)合的辦法建立加熱爐鋼坯溫度場數(shù)學(xué)模型思想,即,,利用辨識建模的方法(使用動態(tài)BP網(wǎng)絡(luò)建模)建立鋼坯表面溫度預(yù)報(bào)模型,在此基礎(chǔ)之上使用機(jī)理建模的方法(利用有限差分法建模方法)建立溫度場的預(yù)報(bào)模型。該方法建立的鋼坯溫度場預(yù)報(bào)模型具有較好的自適應(yīng)性。為了提高模型精度,作者在論文中提出引入粗軋機(jī)后的鋼坯溫度實(shí)時(shí)檢測信號作為反饋修正鋼坯溫度預(yù)報(bào)。 另外,作者還對基于鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)的加熱爐最優(yōu)控制進(jìn)行了研究。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2002
【分類號】:TP274
【目錄】:

  • 第1章: 引論44-49
  • 1.1 研究背景44-48
  • 1.1.1 加熱爐控制技術(shù)現(xiàn)狀44-46
  • 1.1.2 加熱爐控制技術(shù)的工程應(yīng)用現(xiàn)狀46-48
  • 1.2 加熱爐鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)模型研究研究目的及意義48-49
  • 第2章: 加熱爐生產(chǎn)工藝的介紹49-58
  • 2.1 加熱爐加熱鋼坯的目的49
  • 2.2 加熱爐加熱鋼坯時(shí)易產(chǎn)生的加熱缺陷49-53
  • 2.2.1 鋼的氧化50-51
  • 2.2.2 鋼的脫碳51-53
  • 2.2.3 鋼的過熱53
  • 2.2.4 鋼的過燒53
  • 2.3 金屬的加熱溫度和加熱速度53-54
  • 2.3.1 金屬的加熱溫度53-54
  • 2.3.2 金屬的加熱速度54
  • 2.4 連續(xù)加熱爐的加熱制度54-56
  • 2.4.1 一段式加熱制度54-55
  • 2.4.2 二段式加熱制度55
  • 2.4.3 三段式加熱制度55
  • 2.4.4 多段式加熱制度55-56
  • 2.5 連續(xù)加熱爐的分類56
  • 2.6 昆明鋼鐵公司第二軋鋼廠盤元車間加熱爐介紹56-58
  • 2.6.1 加熱爐爐體介紹56
  • 2.6.2 加熱爐的加熱制度56-57
  • 2.6.3 加熱爐生產(chǎn)狀況57
  • 2.6.4 加熱爐控制系統(tǒng)運(yùn)行狀況57-58
  • 第3章: 溫度場的數(shù)值計(jì)算方法介紹58-74
  • 3.1 熱量傳遞的三種基本方式58
  • 3.2 導(dǎo)熱基本定律58-62
  • 3.2.1 溫度場和溫度梯度58-59
  • 3.2.2 導(dǎo)熱的基本定律59-60
  • 3.2.3 導(dǎo)熱系數(shù)60
  • 3.2.4 導(dǎo)熱微分方程60-61
  • 3.2.5 初始條件、邊界條件61-62
  • 3.3 非穩(wěn)態(tài)導(dǎo)熱問題的數(shù)值解法62-74
  • 3.3.1 導(dǎo)熱問題數(shù)值求解的基本思想62-63
  • 3.3.2 有限差分法求解溫度場的方法63-65
  • 3.3.3 穩(wěn)態(tài)導(dǎo)熱的有限差分法65-67
  • 3.3.4 非穩(wěn)態(tài)導(dǎo)熱的有限差分法67-69
  • 3.3.5 顯式差分方程的穩(wěn)定性問題69-70
  • 3.3.6 加熱爐爐內(nèi)鋼坯溫度場的數(shù)值解法70-74
  • 第4章: 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法74-83
  • 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹74-81
  • 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源及發(fā)展74
  • 4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性74-75
  • 4.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)75-76
  • 4.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本類型:遞歸網(wǎng)絡(luò)和前饋網(wǎng)絡(luò)76-77
  • 4.1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要學(xué)習(xí)算法77-79
  • 4.1.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本類型79-80
  • 4.1.7 多層前向網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近問題80-81
  • 4.2 傳統(tǒng)建模方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法的比較81-83
  • 4.2.1 傳統(tǒng)建模方法81
  • 4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法81-83
  • 第5章: 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)——建模及仿真83-105
  • 5.1 問題的提出83-85
  • 5.2 建模的方法85-87
  • 5.2.1 加熱爐加熱過程中的假設(shè)85
  • 5.2.2 鋼坯內(nèi)部傳熱模型85-86
  • 5.2.3 加熱爐對鋼坯的傳熱模型86-87
  • 5.3 鋼坯表面溫度的辨識87-92
  • 5.3.1 動態(tài)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)87-89
  • 5.3.2 動態(tài)BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)89-92
  • 5.4 仿真分析92-104
  • 5.4.1 加熱爐對鋼坯的傳熱模型仿真97-99
  • 5.4.2 鋼坯中心溫度仿真99-101
  • 5.4.3 鋼坯溫度場仿真101-104
  • 5.5 模型的自適應(yīng)修正104-105
  • 第6章: 基于鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)的加熱爐最優(yōu)控制研究105-111
  • 6.1 加熱爐最優(yōu)控制的命題105-106
  • 6.2 最優(yōu)爐溫設(shè)定值的確定106-111
  • 6.2.1 啟發(fā)式搜索策略106-111
  • 結(jié)束語111-112
  • 參考文獻(xiàn)112-114
  • 致謝114
  • 下載全文 更多同類文獻(xiàn)

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      本文關(guān)鍵詞:加熱爐鋼坯溫度場智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



    本文編號:65758

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