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基于神经网络和自适应预报模型参数的平整轧制力模型
被引量：
7
1
作者
马庆龙
王东城
+3 位作者
刘宏民
席英信
郝彦军
吴斌
《塑性工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期191-194,共4页
冷轧带钢平整过程存在带材较薄,压下率较小等特点,应力状况较为复杂,采用传统模型对轧制力预报误差较大。采用神经网络模型对应力状态系数进行预报,可提高轧制力的预报精度。针对轧制过程中轧件特性发生缓慢变化的特点,采用符合平整轧...
冷轧带钢平整过程存在带材较薄,压下率较小等特点,应力状况较为复杂,采用传统模型对轧制力预报误差较大。采用神经网络模型对应力状态系数进行预报,可提高轧制力的预报精度。针对轧制过程中轧件特性发生缓慢变化的特点,采用符合平整轧制过程特点的变形抗力自适应模型,并与神经网络模型结合,预报平整轧制力。计算结果表明,该模型计算值与实际值吻合精度较高,90%的预报结果相对误差控制在5%以内。
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关键词
平整
轧制力
神经网络
自适应
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职称材料
题名
基于神经网络和自适应预报模型参数的平整轧制力模型
被引量：
7
1
作者
马庆龙
王东城
刘宏民
席英信
郝彦军
吴斌
机构
燕山大学轧制设备及成套技术教育部工程研究
中
心
凌源钢铁股份有限责任公司中宽冷带厂
出处
《塑性工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期191-194,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50675186)
河北省重大自然科学基金资助项目(E2006001038)
文摘
冷轧带钢平整过程存在带材较薄,压下率较小等特点,应力状况较为复杂,采用传统模型对轧制力预报误差较大。采用神经网络模型对应力状态系数进行预报,可提高轧制力的预报精度。针对轧制过程中轧件特性发生缓慢变化的特点,采用符合平整轧制过程特点的变形抗力自适应模型,并与神经网络模型结合,预报平整轧制力。计算结果表明,该模型计算值与实际值吻合精度较高,90%的预报结果相对误差控制在5%以内。
关键词
平整
轧制力
神经网络
自适应
Keywords
temper rolling
force
neural network
self adaption
分类号
TG335 [金属学及工艺—金属压力加工]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络和自适应预报模型参数的平整轧制力模型
马庆龙
王东城
刘宏民
席英信
郝彦军
吴斌
《塑性工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
7
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