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基于全流程形状与性能遗传影响的高强钢冷轧板形板厚控制研究
1
作者
王宏峰
郑帅帅
+3 位作者
杨庭松
张明
陈禄祯
孙文权
《塑性工程学报》
北大核心
2025年第2期76-85,共10页
针对高强薄带钢轧制过程中的头尾厚差波动、高阶板形缺陷问题,以提升高强薄带钢的质量、促进高强薄带钢的稳定制备为目标,从热轧卷取至冷轧变形的全流程入手,围绕DP780和DP980高强度薄带钢,分析了热轧卷取过程中的非均匀相变现象、冷轧...
针对高强薄带钢轧制过程中的头尾厚差波动、高阶板形缺陷问题,以提升高强薄带钢的质量、促进高强薄带钢的稳定制备为目标,从热轧卷取至冷轧变形的全流程入手,围绕DP780和DP980高强度薄带钢,分析了热轧卷取过程中的非均匀相变现象、冷轧过程中的厚差波动现象以及板形难调控现象,探究了非均匀相变对冷轧基料的形状与性能的遗传影响,给出了高强薄带钢热轧-冷轧厚差联合调控策略;探究了冷轧基料的横向非均匀性能分布规律,给出了适配于冷连轧机组和单机架精密轧机的高阶板形控制策略。
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关键词
高强薄带钢
非均匀相变
横向非均匀性能
板形控制
板厚控制
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职称材料
基于动态RBF神经网络的板形板厚综合控制仿真研究
被引量：
1
2
作者
张秀玲
张志强
《智能系统学报》
2007年第2期65-68,共4页
基于RBF神经网络的特点提出了一种动态调节隐含层隐节点个数的方法,由2部分组成:首先以网络输出数据的均方误差及其变化率为标准来调节隐含层节点的数目,然后调节优化隐含层节点的中心值,根据广义逆矩阵的方法求出输出层权值.所设计的...
基于RBF神经网络的特点提出了一种动态调节隐含层隐节点个数的方法,由2部分组成:首先以网络输出数据的均方误差及其变化率为标准来调节隐含层节点的数目,然后调节优化隐含层节点的中心值,根据广义逆矩阵的方法求出输出层权值.所设计的神经网络具有最少的隐含层节点数,提高了学习训练速度,构造了板形板厚综合控制的数学模型,采用新的模型处理方法,用动态RBF神经网络进行控制仿真,取得了理想的结果.
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关键词
BF网络
动态设计
逆矩阵
板形板厚综合控制
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职称材料
题名
基于全流程形状与性能遗传影响的高强钢冷轧板形板厚控制研究
1
作者
王宏峰
郑帅帅
杨庭松
张明
陈禄祯
孙文权
机构
湖南华菱涟源钢铁有限公司技术中心
北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心
湖南华菱涟源钢铁有限公司冷轧板厂
出处
《塑性工程学报》
北大核心
2025年第2期76-85,共10页
基金
国家重点研发计划(2023YFB3812602)。
文摘
针对高强薄带钢轧制过程中的头尾厚差波动、高阶板形缺陷问题,以提升高强薄带钢的质量、促进高强薄带钢的稳定制备为目标,从热轧卷取至冷轧变形的全流程入手,围绕DP780和DP980高强度薄带钢,分析了热轧卷取过程中的非均匀相变现象、冷轧过程中的厚差波动现象以及板形难调控现象,探究了非均匀相变对冷轧基料的形状与性能的遗传影响,给出了高强薄带钢热轧-冷轧厚差联合调控策略;探究了冷轧基料的横向非均匀性能分布规律,给出了适配于冷连轧机组和单机架精密轧机的高阶板形控制策略。
关键词
高强薄带钢
非均匀相变
横向非均匀性能
板形控制
板厚控制
Keywords
high-strength thin
strip
steel
non-uniform phase transformation
transverse non-uniform property
flatness
control
thickness
control
分类号
TG333 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
基于动态RBF神经网络的板形板厚综合控制仿真研究
被引量：
1
2
作者
张秀玲
张志强
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《智能系统学报》
2007年第2期65-68,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50374058)
燕山大学博士基金资助项目(B70)
文摘
基于RBF神经网络的特点提出了一种动态调节隐含层隐节点个数的方法,由2部分组成:首先以网络输出数据的均方误差及其变化率为标准来调节隐含层节点的数目,然后调节优化隐含层节点的中心值,根据广义逆矩阵的方法求出输出层权值.所设计的神经网络具有最少的隐含层节点数,提高了学习训练速度,构造了板形板厚综合控制的数学模型,采用新的模型处理方法,用动态RBF神经网络进行控制仿真,取得了理想的结果.
关键词
BF网络
动态设计
逆矩阵
板形板厚综合控制
Keywords
RBFNN
dynamic design
inverse matrix
integrated control of strip flatness and thickness
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全流程形状与性能遗传影响的高强钢冷轧板形板厚控制研究
王宏峰
郑帅帅
杨庭松
张明
陈禄祯
孙文权
《塑性工程学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于动态RBF神经网络的板形板厚综合控制仿真研究
张秀玲
张志强
《智能系统学报》
2007
1
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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