基于神经网络的遗传算法的板坯缺陷预报和参数优化系统研究

摘要

该文详细地论述了连铸板坯缺陷的预报系统和参数优化系统的构建过程.该文还将带灾变算子的遗传算法与神经网络算法在一个程序流程中完美结合,建立GA/NN综合计算模型,应用于参数的优化问题,完成工艺参数的优化系统,从而对生产提供指导功能.最后,该文使用VC和MATLAB进行混合编程,开发出钢铁生产总线中板坯缺陷的快速预报及参数优化综合系统软件.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1课题来源及研究的目的意义

1.1.1板坯生产的过程及其特点

1.1.2本课题研究的意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的主要工作

第二章板坯的主要缺陷及其影响因素研究

2.1板坯缺陷影响因素

2.1.1板坯的表面缺陷

2.1.2板坯的内部缺陷

2.1.3板坯的非金属夹杂

2.2参数初选

第三章板坯缺陷预报和参数优化算法研究

3.1系统总体结构

3.2人工神经网络建模

3.2.1神经网络方法基本原理

3.2.2本课题设计方法

3.2.3算法框图

3.3遗传算法应用

3.3.1遗传算法基本原理

3.3.2本课题设计方法

3.3.3算法框图

第四章系统软件实现及仿真结果研究

4.1开发语言的选择

4.2接口方法的选择

4.3系统软件总体结构

4.3.1数据集的管理

4.3.2神经网络的训练

4.3.3板坯缺陷预报功能实现

4.3.4参数优化功能实现

4.4软件仿真结果研究

4.4.1神经网络建模过程

4.4.2模型仿真

4.4.3参数优化

第五章结论

致谢

参考文献