基于神经网络的热轧机各机架出口比例凸度预报
王文景1
侯建新1
杨荃2
王晓晨2
何飞2
1.北京科技大学冶金工程研究院,北京,1000832.北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心,北京,100083
摘要：针对现场在没有出现可见浪形的情况下,利用Shohet判别式设定的出口比例值仍然不能保证在"平坦死区"内,表明该判别式并不能够完全满足现场要求,因此利用神经网络预报精轧F1～F6机架出口比例凸度.利用神经网络来进行预报,与传统模型相比,可以进行高度的非线性模拟,以大量实际数据训练神经网络,具有模型结构简单、容易实现等优点.研究结果表明,在出口厚度为2～6 mm的带钢中,出口凸度均处于±15μm的公差范围内,从而能够满足现场的实际需要.
关键词：热轧板形比例凸度神经网络
分类号：TG333(金属压力加工)
资助基金：中央高校基本科研业务费专项(FRF-TP-14-104A2)
论文发表日期：2015-11-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 27-31 )
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