金属轧制过程人工智能优化PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

金属轧制过程人工智能优化PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

1 绪论1

1.1 人工智能进入轧制领域的背景1

1.1.1 需求驱动1

1.1.2 传统轧制过程分析方法的缺陷2

1.1.3 相关外部条件5

1.2 人工智能进入轧制领域的作用6

1.2.1 人工智能与传统方法的比较6

1.2.2 人工智能：轧制理论发展历史中一个新的里程碑7

1.3 国内外发展状况8

1.3.1 国外发展简况9

1.3.2 国内发展概况10

1.3.3 最新进展：智能化信息处理简介10

参考文献12

2 人工神经网络及其在轧制中的应用21

2.1 人工神经网络的基本理论21

2.1.1 人工神经网络的发展历史21

2.1.2 人工神经网络的生物基础23

2.1.3 人工神经网络的基本特征和通用性质27

2.1.4 神经网络的学习方法32

2.2 神经网络的主要模型34

2.2.1 感知机35

2.2.2 BP神经网络40

2.2.3 Hopfield网络54

2.2.4 小脑模型60

2.3 神经网络的软件实现72

2.3.1 使用通用计算机编程语言开发神经网络软件73

2.3.2 神经网络软件开发环境81

2.4 神经网络在轧制中的应用实例102

2.4.1 神经网络在热带钢连轧机控制中的应用103

2.4.2 冷轧轧制力的预测109

2.4.3 热变形中屈服应力的预测113

2.4.4 轧辊偏心的识别120

2.4.5 小脑模型前馈反馈AGC学习控制125

2.4.6 森吉米尔轧机板形小脑模型协调学习控制130

参考文献137

3 专家系统及其在轧制中的应用140

3.1 专家系统的基本知识140

3.1.1 专家系统的定义140

3.1.2 专家系统的基本结构与功能141

3.1.3 专家系统的基本特征145

3.1.4 专家系统开发的一般方法147

3.2 专家系统开发工具159

3.2.1 专家系统开发工具的选择原则159

3.2.2 一些可供选用的专家系统开发工具161

3.3 专家系统在轧制中的应用实例168

3.3.1 不锈钢带钢轧机的轧制规程设定与控制专家系统168

3.3.2 带材厚度精度诊断专家系统188

3.3.3 板形控制专家系统197

3.3.4 棒材生产线生产节奏控制专家系统201

3.3.5 板坯管理专家系统209

3.3.6 板卷传送专家系统214

3.3.7 方坯精整线上路线选择专家系统222

3.3.8 轨梁轧机轧辊调整专家系统228

参考文献232

4 模糊理论及其在轧制中的应用234

4.1 模糊理论的起源及其发展234

4.2 模糊逻辑基本理论236

4.2.1 模糊集合及其运算236

4.2.2 隶属函数240

4.2.3 模糊关系及其合成244

4.2.4 模糊逻辑和模糊推理246

4.2.5 模糊量的精确化258

4.3 模糊控制基础260

4.3.1 模糊控制系统的组成261

4.3.2 模糊控制规则的推理方法263

4.3.3 简单模糊控制器的设计269

4.4 模糊理论在轧制过程中的应用实例274

4.4.1 利用模糊动态设定技术改进带钢头部厚度精度274

4.4.2 模糊理论在冷轧带钢板形控制中的应用283

4.4.3 模糊理论在冷轧控制中的应用294

4.4.4 模糊理论在铝带冷轧板形控制中的应用304

4.4.5 模糊控制器在线材活套控制中的应用310

参考文献314

5 轧制过程中智能化方法的综合运用316

5.1 轧制问题求解机制与求解方法的分类316

5.1.1 求解机制316

5.1.2 综合求解的方式318

5.2 几种智能方法相结合在轧制中的应用319

5.2.1 板形控制的模糊-神经网络319

5.2.2 基于神经网络的预警专家系统322

5.3 人工智能与其他方法相结合在轧制中的应用324

5.3.1 神经网络与数学模型结合改进轧制力预设定324

5.3.2 轧制力智能纠偏网络327

5.3.3 神经网络与数学模型结合预测带钢卷取温度329

5.3.4 神经网络与有限元结合用于在线参数预报333

5.3.5 基于知识提取的厚差诊断专家系统334

5.3.6 基于有限元数据库的H型钢孔型设计专家系统342

5.3.7 遗传算法与数学模型结合优化立辊短行程曲线348

5.4 UC轧机板形智能预测控制353

5.4.1 预测控制简介354

5.4.2 神经网络建模358

5.4.3 BP网络板形预测模型的建立359

5.4.4 板形在线控制律的导出360

5.4.5 板形在线模型的实时反馈校正363

5.4.6 UC轧机板形在线预测与实时控制实验研究365

5.4.7 液压弯辊系统的FUZZY-PID复合控制376

5.5 协同人工智能技术在轧制中的应用385

5.5.1 协同人工智能简介385

5.5.2 SAIRS系统构成387

5.5.3 数据库的建立389

5.5.4 模糊评价与模糊聚类分析390

5.5.5 负荷分配的神经网络397

5.5.6 利用遗传算法优化网络参数401

5.5.7 负荷分配影响因素的仿真实验研究404

5.5.8 负荷分配专家系统408

5.6 智能化信息处理在轧制中的应用412

5.6.1 轧制过程在线智能化信息处理系统413

5.6.2 在线实时数据库414

5.6.3 在线自组织诊断和分析系统415

5.6.4 在线模拟优化系统424

5.6.5 系统诊断与远程维修系统425

5.6.6 进一步发展展望427

参考文献428

附录 一个BP网络C语言实现源程序431

索引445