0 绪论 1
0.1 塑性加工学的学科体系 1
0.2 理论算法的综合与分析 2
0.2.1 以动量守恒定律为基础的方法 2
0.2.2 以能量守恒定律为基础的方法 3
0.3 轧制生产理论简析 4
0.4 当前遇到的技术问题及其特征 4
1 连铸-连轧生产的系统特征 7
1.1 系统及系统工程学简介 7
1.1.1 系统的类型 7
1.1.2 系统工程的研究方法 8
1.2 物流及物流学简介 8
1.2.1 物流学基础知识 8
1.2.2 轧制生产的物流学特征 10
1.3 轧制生产物流系统 10
1.4 轧制生产物流系统的不确定性 12
1.4.1 随机性与模糊性 13
1.4.2 非确定性和确定性 13
1.5 系统仿真 15
1.6 简单小结 16
2 离散事件型仿真——小方坯连铸连轧生产研究 17
2.1 现场条件 17
2.2 现场数据的采集与处理 17
2.3 离散事件型仿真模型的构造原理 19
2.4 连铸-连轧物流系统仿真模型的研究范围及影响因素 20
2.5 CC-CR物流系统仿真模型 22
2.6 输入参数的随机分布模型 28
2.7 方坯连铸-连轧物流系统仿真 35
2.7.1 仿真模型的评价指标 35
2.7.2 仿真结果的分析 39
2.8 简单小结 45
3 Petri网仿真方法——宽带连铸-连轧生产系统研究 46
3.1 现场条件 46
3.1.1 生产组织的时间管理 47
3.1.2 生产组织的温度管理 47
3.1.3 生产系统的物流管理 47
3.1.4 生产系统的停滞 48
3.2 Petri网方法 50
3.2.1 离散事件动态系统建模方法简介 50
3.2.2 Petri网方法 51
3.3 用延时Petri网进行生产分析和研究 52
3.3.1 延时Petri网 52
3.3.2 仿真结果 65
3.4 用扩展Petri网进行生产分析和研究 66
3.4.1 扩展Petri网 66
3.4.2 连铸-连轧生产系统的仿真模型 68
3.4.3 仿真软件 69
3.4.4 仿真结果 76
3.5 简单小结 81
4 SLAM网络仿真——“上引-盘拉”小铜管生产系统研究 82
4.1 “上引-盘拉”小铜管生产系统 82
4.2 SLAM网络仿真方法 85
4.2.1 SLAM网络的基本构模要素 86
4.2.2 SLAM网络-离散事件的综合构模与仿真 89
4.3 紫铜小管生产仿真结果 99
4.3.1 原系统规划方案的仿真分析 99
4.3.2 主要影响因素的系统敏感性分析 102
4.3.3 改进方案的仿真分析 105
4.4 精密毛细管生产系统仿真 110
4.5 简单小结 112
5 启发式搜索法——生产计划的编制及动态变更 113
5.1 生产管理知识简介 113
5.1.1 它们都有哪些功能 115
5.1.2 管理系统的作用如何体现 115
5.2 生产作业计划 115
5.2.1 生产过程的组织 116
5.2.2 生产计划 117
5.2.3 生产作业计划的编制、实施原则 119
5.2.4 一体化生产计划编制的困难 123
5.3 启发式搜索法 128
5.3.1 知识表示方法——状态、操作和状态空间 128
5.3.2 启发式搜索 129
5.4 冶-铸-轧一体化作业计划的编制 130
5.4.1 热送热装生产计划编制问题的状态空间 130
5.4.2 利用搜索技术求解 137
5.4.3 程序编制 152
5.5 冶-铸-轧一体化作业计划的实例 156
5.6 冶-铸-轧一体化作业计划的动态变更 158
5.7 简单小结 160
6 解释结构模型——钢管生产的质量控制 161
6.1 无缝钢管生产的质量分析 161
6.1.1 无缝钢管生产工艺流程 161
6.1.2 钢管质量分析 161
6.2 无缝钢管壁厚不均的特征及其演变规律 163
6.2.1 壁厚不均的特征 163
6.2.2 壁厚不均特征的演变 168
6.3 解释结构模型 171
6.3.1 解释结构模型基本性质 171
6.3.2 基本步骤 172
6.3.3 邻接矩阵 172
6.3.4 可达矩阵 173
6.3.5 级间划分 174
6.3.6 建立结构模型 175
6.4 无缝钢管壁厚精度的解释结构模型 176
6.5 无缝钢管壁厚精度的控制 184
6.5.1 无缝钢管壁厚精度控制系统的结构 184
6.5.2 无缝钢管壁厚精度的控制环节 185
6.5.3 无缝钢管壁厚精度的控制因素分析 185
6.6 无缝钢管壁厚精度的工序控制（无目标值的质量控制技术） 187
6.6.1 控制点 187
6.6.2 控制图 189
6.6.3 应用实例 190
6.7 简单小结 194
7 面向对象技术——型钢孔型设计 195
7.1 型材轧制生产中的不确定性和模糊性问题 195
7.2 面向对象技术 197
7.2.1 什么是对象 197
7.2.2 面向对象技术的特点 198
7.2.3 面向轧制设计 199
7.3 型钢孔型设计——基于知识的CAE系统 199
7.3.1 专家系统概述 199
7.3.2 数据处理 200
7.3.3 CAE系统的建立 200
7.4 设计实例 206
7.4.1 实例1——圆钢生产孔型系统 206
7.4.2 实例2——轻轨生产孔型系统 208
7.5 简单小结 209
8 模式识别——板形综合治理 210
8.1 板形综合治理策略 211
8.2 模式识别 212
8.2.1 模式识别诊断 212
8.2.2 模式识别原理 212
8.2.3 模式识别的映射方法 213
8.3 板形综合治理 213
8.3.1 现有生产工艺及研究路线选取 213
8.3.2 特征变量的筛选及确定 213
8.3.3 目标变量的确定 214
8.3.4 数据采集 214
8.3.5 聚类分析 214
8.4 板形的全生产过程综合一贯管理 219
8.4.1 板形质量预报及其验证 219
8.4.2 影响板形质量的工艺参数的因果层次分析 221
8.4.3 工艺参数优化的工艺规程 222
8.5 简单小结 223
9 未来虚拟实验室 224
9.1 模拟方法沿革 224
9.2 信息发掘及利用 226
9.2.1 信息利用举例 226
9.2.2 信息利用中应注意的问题 228
9.2.3 充分利用信息应采取的措施 229
9.3 如何控制生产和发展生产 230
9.3.1 虚拟制造技术开启未来 230
9.3.2 未来虚拟实验室、钢铁信息产业的建设 231
9.3.3 面向对象设计培训仿真器 239
9.4 仿真器举例之一——冷连轧培训研究仿真器 244
9.4.1 培训仿真构模 244
9.4.2 硬件配置及硬件系统 246
9.4.3 培训、研究仿真系统的软件系统 247
9.4.4 设计要求及验收标准 250
9.4.5 预期经济效益分析 253
9.4.6 实施方案 255
9.5 仿真器举例之二——钢材性能预报及控制 256
9.5.1 性能预报的流程及模型 257
9.5.2 性能预报及控制系统在线应用举例 258
9.6 未来虚拟实验室的建设 260
9.7 简单小结 260
参考文献 261