計(jì)算機(jī)在冶金中的應(yīng)用

第1章　緒論
　1.1　冶金過(guò)程計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)
　　1.1.1　冶金過(guò)程計(jì)算機(jī)控制的必要性
　　1.1.2　冶金過(guò)程計(jì)算機(jī)的主要任務(wù)
　1.2　計(jì)算機(jī)在冶金過(guò)程中的應(yīng)用概況
　　1.2.1　冶金過(guò)程的人工智能優(yōu)化
　　1.2.2　人工智能優(yōu)化的特點(diǎn)
　　1.2.3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　1.3　計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理
　　1.3.1　數(shù)據(jù)采集的基本結(jié)構(gòu)
　　1.3.2　數(shù)據(jù)采集目標(biāo)
　　1.3.3　采樣數(shù)據(jù)的預(yù)處理
　　1.3.4　數(shù)據(jù)處理
第2章　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　2.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
　　2.1.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元
　　2.1.2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及工作過(guò)程
　　2.1.3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)
　　2.1.4　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
　　2.1.5　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技巧
　2.2　反傳人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
　　2.2.1　反傳人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
　　2.2.2　誤差逆?zhèn)鞑W(xué)習(xí)算法原理
　　2.2.3　廣義Delta規(guī)則算法
　2.3　自組織特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　2.3.1　自組織特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
　　2.3.2　自組織特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
　　2.3.3　自組織特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理
　　2.3.4　自組織特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算步驟
　2.4　遺傳算法
　　2.4.1　遺傳算法的編碼、再生、交叉與變異
　　2.4.2　遺傳算法的計(jì)算步驟
　　2.4.3　用遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算步驟
第3章　原料流程的計(jì)算機(jī)應(yīng)用
　3.1　概述
　　3.1.1　原料場(chǎng)使用計(jì)算機(jī)的意義
　　3.1.2　原料場(chǎng)使用過(guò)程計(jì)算機(jī)的目的
　　3.1.3　原料場(chǎng)過(guò)程計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
　3.2　原料場(chǎng)過(guò)程的計(jì)算機(jī)功能
　　3.2.1　原料作業(yè)計(jì)劃輸入
　　3.2.2　原料運(yùn)輸計(jì)劃編制
　　3.2.3　料倉(cāng)庫(kù)存管理
　　3.2.4　膠帶運(yùn)輸機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)控制
　　3.2.5　移動(dòng)機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)控制
　　3.2.6　作業(yè)實(shí)況收集
　　3.2.7　料場(chǎng)庫(kù)存管理
　　3.2.8　編制報(bào)表
　　3.2.9　數(shù)據(jù)顯示
　　3.2.10　技術(shù)計(jì)算
　　3.2.11　數(shù)據(jù)通信
　3.3　原料場(chǎng)計(jì)算機(jī)應(yīng)用新技術(shù)
　　3.3.1　整粒車間使用模糊控制理論的遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)控制
　　3.3.2　礦槽內(nèi)原料堆積的計(jì)算機(jī)控制
　　3.3.3　礦層混礦均勻的計(jì)算機(jī)控制
　　3.3.4　專家系統(tǒng)的應(yīng)用
第4章　燒結(jié)過(guò)程的計(jì)算機(jī)應(yīng)用
　4.1　燒結(jié)過(guò)程主要設(shè)備及工藝流程概述
　4.2　引入過(guò)程計(jì)算機(jī)的目的
　4.3　燒結(jié)過(guò)程的計(jì)算機(jī)功能
　　4.3.1　掌握配料槽料位
　　4.3.2　混合料槽料位控制
　　4.3.3　配料混合控制及返礦槽料位控制
　　4.3.4　混合料水分控制
　　4.3.5　燒結(jié)臺(tái)車料層厚度控制
　　4.3.6　鋪底料槽料位控制
　　4.3.7　點(diǎn)火爐、保溫爐燃燒控制
　　4.3.8　成品取樣數(shù)據(jù)處理
　　4.3.9　數(shù)據(jù)打印
　　4.3.10　數(shù)據(jù)顯示
　　4.3.11　數(shù)據(jù)通信
　4.4　燒結(jié)配料的控制模型及人工智能的應(yīng)用
　　4.4.1　配料模型和質(zhì)量預(yù)測(cè)
　　4.4.2　燒結(jié)OGS操作指導(dǎo)系統(tǒng)
　　4.4.3　模糊控制在燒結(jié)終點(diǎn)控制中的應(yīng)用
第5章　高爐冶煉過(guò)程模型與計(jì)算機(jī)應(yīng)用
第6章　鐵水預(yù)處理過(guò)程的計(jì)算機(jī)應(yīng)用
第7章　轉(zhuǎn)爐煉鋼控制模型與計(jì)算機(jī)應(yīng)用
第8章　計(jì)算機(jī)在電弧爐煉鋼中的應(yīng)用
第9章　爐外精煉控制模型與計(jì)算機(jī)應(yīng)用
第10章　連鑄過(guò)程控制模型與計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)
第11章　鐵合金冶煉過(guò)程的計(jì)算機(jī)應(yīng)用
參考文獻(xiàn)