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| 內容簡介： |
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本书围绕冷连轧过程数学模型与多目标优化策略展开研究，分析了原料带钢硬度波动对成品带钢厚度精度的影响，以硬度辨识为基础建立了厚度控制模型；深入研究了模型自适应过程，提出了轧制力模型和前滑模型协同自适应方法；针对薄规格带钢，提出了一种基于影响函数法的轧制规程多目标优化策略，以达到在充分发挥设备能力的同时提高带钢厚度精度的目的；通过辊系受力分析，建立弯辊力预设定目标函数，并采用多目标智能优化算行求解。在此基础上，开发了冷连轧过程控制系统并应用于工业生产，获得了良好的控制效果。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 冷连轧机及生产技术的发展
1.2.1 国内外冷连轧机的发展
1.2.2 冷连轧生产技术的发展
1.3 冷连轧带钢的生产特点及流程
1.3.1 生产特点
1.3.2 工艺流程
1.4 轧制过程数学模型的特点及发展
1.4.1 轧制模型的特点
1.4.2 建模方法及模型发展
1.5 多目标优化问题概述
1.5.1 多目标优化问题的发展
1.5.2 多目标优化概念及术语
1.5.3 多目标优化算法的分类
本章小结
第2章 冷连轧过程自动化系统
2.1 冷连轧控制系统概述
2.1.1 基础自动化级
2.1.2 过程自动化级
2.1.3 生产管理级
2.2 冷连轧机组过程控制系统
2.2.1 过程控制系统结能
2.2.2 与生产管理系行数据传输
2.2.3 带钢跟踪管理
2.2.4 数据采集管理
2.2.5 班组管理
2.2.6 轧辊管理
2.3 过程自动化HMI及报表管理
2.3.1 轧机二级HMI
2.3.2 报表管理
本章小结
第3章 冷连轧在线数学模型及模型自适应研究
3.1 过程控制数学模型
3.1.1 轧制力矩模型
3.1.2 率模型
3.1.3 轧机弹性模数模型
3.1.4 厚度计模型
3.1.5 辊缝模型
3.2 轧制力和前滑模型协同自适应
3.2.1 模型自适应概述
3.2.2 轧制力模型
3.2.3 前滑模型
3.2.4 目标函数设计
3.2.5 多种群协化算法
3.2.6 计算和讨论
3.3 基于硬度辨识的厚度控制模型
3.3.1 硬度波动对厚度精度的影响
3.3.2 模型的建立
3.3.3 离线仿真结果及分析
本章小结
第4章 冷连轧带钢轧制规程多目标优化研究
4.1 轧制规程概述及发展
4.1.1 轧制规程策略
4.1.2 轧制规程发展
4.2 多目标函数的设计
4.2.1 在线控制参数计算模型
4.2.2率目标函数
4.2.3 张力目标函数
4.2.4 板形目标函数
4.2.5 多目标函数的建立
4.2.6 约束条件
4.3 基于影响函数法的板形目标函数
4.3.1 影响函数法
4.3.2 张应力计算
4.4 轧制规程优化算法
4.4.1 禁忌搜索算法
4.4.2 基于案例推理的初始解选择
4.4.3 计算流程
4.5 规程优化设计的实现
4.5.1 优化变量的选择
4.5.2 张力规程的修正
4.6 现场应用及结果分析
本章小结
第5章 冷连轧带钢弯辊力预设定研究
5.1 板形控制基本手段
5.1.1 液压弯辊
5.1.2 轧辊横移
5.1.3 轧辊倾斜
5.2 弯辊力预设定多目标函数的建立
5.2.1 离散化
5.2.2 辊缝凸度偏差计算
5.2.3 传统弯辊力预设定目标函数
5.2.4 兼顾轧制力的多目标函数
5.3 多目标智能优化算法
5.3.1 遗传算法
5.3.2 多目标优化及Pareto解
5.3.3 基于遗传算法的多目标优化算法
5.4 现场应用及结果分析
本章小结
第6章 冷连轧过程控制系统的工业应用
6.1 工业应用背景
6.1.1 机体参数
6.1.2 主要技术参数
6.1.3 机组工艺流程
6.1.4 存在问题及解决方案
6.1.5 计算机控制系统概况
6.2 过程自动化系统的控制效果
6.2.1 钢种SPCC的控制效果
6.2.2 钢种Q195的控制效果
6.2.3 钢种MRT-3的控制效果
6.2.4 钢种MRT-2.5的控制效果
6.2.5 控制效果分析
本章小结
第7章 结论
参考文献
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