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给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高

本文研究了三种碳-锰、碳-锰-铌钢控制轧制中铁素体晶粒细化的规律。大量试验证明,热轧后钢中铁体晶素粒尺寸(dF)主要受形变量(ε)、形变温度(TD)、原始奥氏体晶粒尺寸(dA)及冷却速度、钢中成分的影响。在单道次轧制中这三种钢的铁素体晶粒尺寸与各参数的综合定量关系皆可用下式表达:${{\\rm{d}}_{\\rm{F}}}=\\frac{{55{\\rm{th}}\\frac{{{{\\rm{d}}_{\\rm{A}}}-90}}{{25}} + {\\rm{a}}}}{{\\rm{\\varepsilon }}} + {\\rm{b}}{T_{\\rm{D}}}-750{^{\\frac{1}{2}}} + {\\rm{c}}{{\\rm{d}}_{\\rm{A}}}$将式中的dA改为\等效奥氏体晶粒尺寸\,此式就可应用于多道次轧制,予测多道次轧制后的铁素体晶粒尺寸

《医学生理学 Medical Physiology》参考教材资料（PDF电子书籍）Martini, Nath Fundamental of Anatomy and Physiology, 9th Edition, 2012