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基于人工神经网络的铝合金宽幅板带材质量控制模型的研究

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基于人工神经网络的铝合金宽幅板带材质量控制模型的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-20页
  · 课题背景第10页
  · 热连轧技术第10-13页
    · 铝合金热轧的特点第10-11页
    · 国内外热连轧概况第11-13页
    · 轧制过程的特点第13页
  · 轧制过程的数学模型第13-15页
    · 数学在轧制过程控制中的作用和特点第13-14页
    · 轧制过程的建模方法第14-15页
  · 人工神经网络在轧制领域的国内外研究现状第15-16页
  · 人工神经网络专家系统的研究现状第16-17页
  · 课题的研究目的、内容和技术路线第17-20页
    · 课题研究的目的第17页
    · 课题研究的内容第17页
    · 课题的技术路线第17-20页
2 铝合金宽幅板带材质量影响因素分析第20-26页
  · 板厚质量分析第20-23页
    · 轧机弹跳方程和弹塑性曲线第20-22页
    · 板带材厚度波动的原因分析第22-23页
  · 板形质量分析第23-24页
    · 板形的影响因素第23-24页
  · 本章小结第24-26页
3 基于人工神经网络的铝合金宽幅中厚板厚度预测模型第26-38页
  · 人工神经网络第26-29页
    · 人工神经元模型和网络结构第26-27页
    · BP神经网络模型第27-29页
  · 铝合金宽幅板带材厚度预测模型结构第29-30页
  · 预测模型的仿真实现第30-32页
    · 样本的选择以及预处理第30页
    · 激活函数及训练参数的选择第30-31页
    · 隐含层神经元数目的确定第31-32页
  · 模型的结果及应用第32-36页
    · 模型的训练结果第32-35页
    · 模型的应用第35-36页
  · 本章小结第36-38页
4 铝合金的流变应力预测模型第38-58页
  · 试验方案第38页
  · 5083铝合金高温压缩真应力—真应变曲线第38-39页
  · 铝合金热变形流变应力本构方程第39-49页
    · 应变补偿的包含Z参数本构方程第40-41页
    · 材料常数的确定第41-44页
    · 应变补偿第44-47页
    · 本构方程预测能力的验证第47-49页
  · 神经网络模型的建立和预测第49-55页
    · 流变应力神经网络预测模型结构第49页
    · BP神经网络模型的仿真实现第49-50页
    · 模型的结果第50-53页
    · 人工神经网络模型预测能力的验证第53-55页
  · 本构方程与ANN模型预测能力的比较第55-56页
  · 小结第56-58页
5 铝合金宽幅板带材性能预测专家系统的实现及应用第58-72页
  · 系统的总体结构和开发工具第58-59页
  · 系统知识库与人机交互界面的耦合第59-61页
    · Matlab引擎第59页
    · 在 C#.NET 环境中实现 Matlab 引擎第59-60页
    · C#.NET 调用神经网络模型第60-61页
  · 人机交互界面的实现第61-66页
    · 专家系统主界面第61-62页
    · 系统应用模块第62-66页
  · 铝合金宽幅板带材性能预测专家系统的应用第66-70页
    · 实验设计第67页
    · 结果分析第67-70页
  · 本章小结第70-72页
6 结论与展望第72-74页
  · 主要结论第72页
  · 后续工作的展望第72-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-80页
附录第80页
  A 作者在攻读学位期间发表的论文目录:第80页

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