计算机在冶金中的应用

第1章　绪论
　1.1　冶金过程计算机系统的发展趋势
　　1.1.1　冶金过程计算机控制的必要性
　　1.1.2　冶金过程计算机的主要任务
　1.2　计算机在冶金过程中的应用概况
　　1.2.1　冶金过程的人工智能优化
　　1.2.2　人工智能优化的特点
　　1.2.3　人工神经网络
　1.3　计算机数据采集与数据处理
　　1.3.1　数据采集的基本结构
　　1.3.2　数据采集目标
　　1.3.3　采样数据的预处理
　　1.3.4　数据处理
第2章　人工神经网络
　2.1　人工神经网络基础
　　2.1.1　人工神经网络处理单元
　　2.1.2　人工神经网络结构及工作过程
　　2.1.3　人工神经网络的性质
　　2.1.4　人工神经网络的学习方法
　　2.1.5　人工神经网络学习技巧
　2.2　反传人工神经网络算法
　　2.2.1　反传人工神经网络结构
　　2.2.2　误差逆传播学习算法原理
　　2.2.3　广义Delta规则算法
　2.3　自组织特征神经网络
　　2.3.1　自组织特征神经网络特点
　　2.3.2　自组织特征神经网络结构
　　2.3.3　自组织特征神经网络算法原理
　　2.3.4　自组织特征神经网络的计算步骤
　2.4　遗传算法
　　2.4.1　遗传算法的编码、再生、交叉与变异
　　2.4.2　遗传算法的计算步骤
　　2.4.3　用遗传算法训练神经网络的计算步骤
第3章　原料流程的计算机应用
　3.1　概述
　　3.1.1　原料场使用计算机的意义
　　3.1.2　原料场使用过程计算机的目的
　　3.1.3　原料场过程计算机系统结构
　3.2　原料场过程的计算机功能
　　3.2.1　原料作业计划输入
　　3.2.2　原料运输计划编制
　　3.2.3　料仓库存管理
　　3.2.4　胶带运输机运转控制
　　3.2.5　移动机械运转控制
　　3.2.6　作业实况收集
　　3.2.7　料场库存管理
　　3.2.8　编制报表
　　3.2.9　数据显示
　　3.2.10　技术计算
　　3.2.11　数据通信
　3.3　原料场计算机应用新技术
　　3.3.1　整粒车间使用模糊控制理论的远程计算机控制
　　3.3.2　矿槽内原料堆积的计算机控制
　　3.3.3　矿层混矿均匀的计算机控制
　　3.3.4　专家系统的应用
第4章　烧结过程的计算机应用
　4.1　烧结过程主要设备及工艺流程概述
　4.2　引入过程计算机的目的
　4.3　烧结过程的计算机功能
　　4.3.1　掌握配料槽料位
　　4.3.2　混合料槽料位控制
　　4.3.3　配料混合控制及返矿槽料位控制
　　4.3.4　混合料水分控制
　　4.3.5　烧结台车料层厚度控制
　　4.3.6　铺底料槽料位控制
　　4.3.7　点火炉、保温炉燃烧控制
　　4.3.8　成品取样数据处理
　　4.3.9　数据打印
　　4.3.10　数据显示
　　4.3.11　数据通信
　4.4　烧结配料的控制模型及人工智能的应用
　　4.4.1　配料模型和质量预测
　　4.4.2　烧结OGS操作指导系统
　　4.4.3　模糊控制在烧结终点控制中的应用
第5章　高炉冶炼过程模型与计算机应用
第6章　铁水预处理过程的计算机应用
第7章　转炉炼钢控制模型与计算机应用
第8章　计算机在电弧炉炼钢中的应用
第9章　炉外精炼控制模型与计算机应用
第10章　连铸过程控制模型与计算机控制系统
第11章　铁合金冶炼过程的计算机应用
参考文献