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首页> 外文期刊>The Journal of the Textile Institute >A neural network meta-model of roll-drafting process
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A neural network meta-model of roll-drafting process

机译：轧制过程的神经网络元模型

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This paper presents a neural network based meta-model of the roll-drafting process which was elaborated on the basis of a discrete-event simulation model presented previously. The GRNN, RBF, MLP3, and MLP4 networks were trained, tested and compared. The training set for the neural networks was obtained from the discrete event simulation model, which is characterized by a beta-distributed velocity change point and satisfies the first and second limit schemes of the roll-drafting process. A comparative analysis of the four different types of meta-models led to the conclusion that the MLP4 meta-model provides the best prediction of roll-drafted fibrous material irregularity. Testing of the developed meta-model has shown a high-level coincidence between this meta-model and the DES model of the roll-drafting process.
机译：本文提出了基于神经网络的轧制过程元模型，该模型是在先前提出的离散事件仿真模型的基础上进行阐述的。对GRNN，RBF，MLP3和MLP4网络进行了培训，测试和比较。从离散事件仿真模型中获得了神经网络的训练集，该模型的特征是分布于β的速度变化点，并且满足滚动过程的第一和第二极限方案。对四种不同类型的元模型的比较分析得出的结论是，MLP4元模型提供了对卷起纤维材料不规则性的最佳预测。对已开发的元模型的测试表明，该元模型与滚动过程的DES模型之间存在高度的一致性。

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