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基于BP神经网络的不锈钢轧制力预报模型研究

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为了提高基于Bland-Ford公式的不锈钢轧制力模型的预报精度,采用Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络与现有变形阻力解析数学模型相结合,建立了变形阻力修正模型。在不锈钢轧制生产现场采集大量的实际过程纪录数据,经必要分析选择和按带钢规格材质及有关工艺参数分组后,作为训练样本用于训练BP网络模型。将现场实测数据带入所建轧制力模型进行验证表明,新建的轧制力预报模型具有较高的精度。

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来源
《2007年全国多辊冷轧技术研讨会》|2007年|81-86|共6页
会议地点青岛
作者
李实; 乔爱民; 叶乃威; 张清东; 于孟;
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作者单位

中国金属学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类轧制工艺;不锈钢轧制;人工神经网络与计算;
关键词
不锈钢轧制工艺; 轧制力模型; 神经网络; 预报精度;

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