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转炉终点控制模型的比较分析和改进研究
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转炉终点控制模型的比较分析和改进研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
1 绪论
第9-15页
· 前言
第9页
· 转炉技术的进步
第9-10页
· 转炉终点控制与研究进展
第10-11页
· 转炉终点控制的应用
第11-12页
· 研究背景与研究内容
第12-15页
· 研究背景
第12-13页
· 研究内容
第13-15页
2 不同控制模型的关系及方法分析
第15-23页
· 静态控制模型与动态控制模型的关系
第15-16页
· 转炉控制模型方法分析
第16-21页
· 转炉静态控制
第17-18页
· 转炉动态控制
第18-19页
· 转炉全自动控制
第19-20页
· 其它方法
第20-21页
· 转炉终点控制技术的发展趋势分析
第21-23页
3 基于人工智能的转炉终点控制静态与准动态模型分析
第23-30页
· 基于人工智能的转炉终点控制静态与准动态模型的原理
第23-24页
· 基于GA-BP 神经网络的转炉终点控制模型的应用
第24-25页
· 转炉终点预测的准动态控制模型的应用
第25-26页
· 模型的比较分析
第26-30页
· 终点控制模型
第26-27页
· 模型的方法
第27页
· 模型输入条件和特点
第27-28页
· 模型的控制目标
第28-29页
· 比较结果分析
第29-30页
4 终点控制模型的改进
第30-47页
· 基于时间的BP 神经网络终点控制模型的原理
第30-37页
· 模型的原理
第30-32页
· 模型的方法
第32-35页
· 模型的构建
第35-36页
· 模型的改进
第36页
· BP 神经网络算法的改进
第36-37页
· 基于时间的BP 神经网络终点控制模型建立的基础
第37-41页
· 模型应用的条件
第37-38页
· 模型应用的对象
第38-39页
· 模型基本假设
第39页
· 物料平衡计算
第39-41页
· 数据的预处理
第41-47页
· 数据的收集与清理
第41页
· 有效参数的评估与选择
第41-43页
· 模型输入变量与输出变量的选取
第43-44页
· 过程数据的模式量化与变换
第44-47页
5 基于时间的BP 神经网络终点控制模型的实现与测试
第47-56页
· 基于时间的BP 神经网络终点控制模型的实现
第47-50页
· 基于时间的BP 神经网络终点控制模型的测试
第50-56页
· 试验设计
第50-51页
· 试验数据
第51-52页
· 试验结果与分析
第52-56页
6 结论与展望
第56-58页
· 结论
第56页
· 展望
第56-58页
致谢
第58-59页
参考文献
第59-63页
附录
第63-65页
作者在攻读学位期间发表的论文目录
第63-65页
本篇论文共
65
页,
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