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冶金过程数学模型与人工智能应用 版权信息
- ISBN：9787502451356
- 条形码：9787502451356 ; 978-7-5024-5135-6
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
冶金过程数学模型与人工智能应用 内容简介
本书是关于冶金过程数学模型与人工智能控制系统应用的教学用书。全书共分为5章，主要内容包括过程控制数学模型与人工智能基础、冶金主要流程的数学模型以及人工智能系统应用三大部分。
本书理论知识与应用相结合，书中既有建模、人工智能的基础理论与方法，又有控制模型与系统的实际应用，内容深入浅出，通俗易懂，突出冶金工艺技术与控制理论、计算机技术交叉融合的特点，对冶金工作者和控制系统研发人员都有参考价值。
本书可作为冶金工程专业本科生、研究生的教材，也可供冶金工程设计与开发人员、冶金生产现场技术人员参考。
冶金过程数学模型与人工智能应用 目录
1 概述
1.1 冶金生产过程简述
1.1.1 炼铁
1.1.2 炼钢
1.2 冶金过程的特点与控制方法
1.2.1 冶金过程的特点
1.2.2 冶金过程的控制方法
1.3 冶金过程数学模型与人工智能的研究进展
2 冶金过程检测和自动控制基础
2.1 冶金过程信息检测
2.1.1 冶金过程自动化体系结构
2.1.2 冶金过程检测
2.2 冶金过程基础自动化
2.2.1 可编程控制器(plc)
2.2.2 基础自动化级通信
2.2.3 人机界面技术
2.2.4 分布式计算机控制系统
3 过程控制数学模型与人工智能基础
3.1 数学模型基础
3.1.1 数学模型及其特点
3.1.2 数学模型在冶金中的作用
3.1.3 数学模型的建立方法及步骤
3.2 人工智能基础
3.2.1 人工智能概述
3.2.2 专家系统
3.2.3 人工神经网络
3.2.4 模糊控制
3.3 过程控制常用模型及其算法
3.3.1 基于时间序列的预报模型
3.3.2 基于bp算法的预报模型
3.3.3 基于遗传算法的*优化模型
4 冶金过程数学模型
4.1 烧结过程数学模型
4.1.1 烧结配料模型
4.1.2 烧结工艺参数优化模型
4.1.3 烧结过程热状态模型
4.1.4 烧结矿性能预报模型
4.2 高炉数学模型
4.2.1 高炉无料钟布料模型
4.2.2 软熔带模型
4.2.3 高炉炉缸炉底侵蚀模型
4.2.4 铁水硅含量预报模型
4.2.5 热风炉蓄热室内温度场模型
4.3 转炉数学模型
4.3.1 静态控制模型
4.3.2 动态控制模型
4.3.3 合金模型
4.4 电炉数学模型
4.4.1 电弧炉炼钢合金成分控制模型
4.4.2 电弧炉冶炼能量结构模型
4.5 炉外精炼数学模型
4.5.1 lf炉钢包精炼合金加料与钢水成分预报模型
4.5.2 lf炉钢包精炼能量损耗预报模型
4.6 连铸数学模型
4.6.1 中间包钢液温度模型
4.6.2 结晶器温度场模型
4.6.3 板坯连铸二冷仿真模型
5 冶金过程人工智能控制系统
5.1 烧结人工智能控制系统
5.1.1 烧结配矿专家系统
5.1.2 烧结过程操作优化指导系统
5.1.3 烧结矿化学成分控制专家系统
5.2 高炉人工智能控制系统
5.2.1 高炉炉况诊断与报警专家系统
5.2.2 高炉综合智能控制专家系统
5.2.3 热风炉燃烧智能控制系统
5.3 转炉人工智能控制系统
5.3.1 基于辐射信息分析的转炉终点预测
5.3.2 转炉炼钢智能控制系统
5.4 电炉人工智能控制系统
5.4.1 交流电弧炉智能集成计算机控制系统
5.4.2 电炉炼钢专家系统
5.5 炉外精炼人工智能控制系统
5.5.1 基于故障树的rh-ktb大型真空系统智能故障诊断系统
5.5.2 智能lf控制系统
5.6 连铸人工智能控制系统
5.6.1 结晶器液位智能控制系统
5.6.2 连铸二次冷却动态智能优化控制系统
参考文献
1.1 冶金生产过程简述
1.1.1 炼铁
1.1.2 炼钢
1.2 冶金过程的特点与控制方法
1.2.1 冶金过程的特点
1.2.2 冶金过程的控制方法
1.3 冶金过程数学模型与人工智能的研究进展
2 冶金过程检测和自动控制基础
2.1 冶金过程信息检测
2.1.1 冶金过程自动化体系结构
2.1.2 冶金过程检测
2.2 冶金过程基础自动化
2.2.1 可编程控制器(plc)
2.2.2 基础自动化级通信
2.2.3 人机界面技术
2.2.4 分布式计算机控制系统
3 过程控制数学模型与人工智能基础
3.1 数学模型基础
3.1.1 数学模型及其特点
3.1.2 数学模型在冶金中的作用
3.1.3 数学模型的建立方法及步骤
3.2 人工智能基础
3.2.1 人工智能概述
3.2.2 专家系统
3.2.3 人工神经网络
3.2.4 模糊控制
3.3 过程控制常用模型及其算法
3.3.1 基于时间序列的预报模型
3.3.2 基于bp算法的预报模型
3.3.3 基于遗传算法的*优化模型
4 冶金过程数学模型
4.1 烧结过程数学模型
4.1.1 烧结配料模型
4.1.2 烧结工艺参数优化模型
4.1.3 烧结过程热状态模型
4.1.4 烧结矿性能预报模型
4.2 高炉数学模型
4.2.1 高炉无料钟布料模型
4.2.2 软熔带模型
4.2.3 高炉炉缸炉底侵蚀模型
4.2.4 铁水硅含量预报模型
4.2.5 热风炉蓄热室内温度场模型
4.3 转炉数学模型
4.3.1 静态控制模型
4.3.2 动态控制模型
4.3.3 合金模型
4.4 电炉数学模型
4.4.1 电弧炉炼钢合金成分控制模型
4.4.2 电弧炉冶炼能量结构模型
4.5 炉外精炼数学模型
4.5.1 lf炉钢包精炼合金加料与钢水成分预报模型
4.5.2 lf炉钢包精炼能量损耗预报模型
4.6 连铸数学模型
4.6.1 中间包钢液温度模型
4.6.2 结晶器温度场模型
4.6.3 板坯连铸二冷仿真模型
5 冶金过程人工智能控制系统
5.1 烧结人工智能控制系统
5.1.1 烧结配矿专家系统
5.1.2 烧结过程操作优化指导系统
5.1.3 烧结矿化学成分控制专家系统
5.2 高炉人工智能控制系统
5.2.1 高炉炉况诊断与报警专家系统
5.2.2 高炉综合智能控制专家系统
5.2.3 热风炉燃烧智能控制系统
5.3 转炉人工智能控制系统
5.3.1 基于辐射信息分析的转炉终点预测
5.3.2 转炉炼钢智能控制系统
5.4 电炉人工智能控制系统
5.4.1 交流电弧炉智能集成计算机控制系统
5.4.2 电炉炼钢专家系统
5.5 炉外精炼人工智能控制系统
5.5.1 基于故障树的rh-ktb大型真空系统智能故障诊断系统
5.5.2 智能lf控制系统
5.6 连铸人工智能控制系统
5.6.1 结晶器液位智能控制系统
5.6.2 连铸二次冷却动态智能优化控制系统
参考文献
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