基于改進BP算法的熱軋帶鋼組織性能預(yù)測模型的研究.pdf

1、對不同化學成分和工藝參數(shù)的熱軋帶鋼組織性能進行預(yù)測，可以進行新鋼種開發(fā)，優(yōu)化軋制工藝設(shè)計，減少合金元素含量，降低開發(fā)成本滿足市場需求。實現(xiàn)對軋制過程中組織-性能演變預(yù)測的軟儀表，將可以大幅減少性能檢測實驗量，實現(xiàn)組織和性能的高精度預(yù)測，縮短新產(chǎn)品開發(fā)周期、交貨周期，有助于進一步提高產(chǎn)品質(zhì)量和成材率．本文根據(jù)組織-性能預(yù)測與控制技術(shù)(SPPC)理論，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織性能預(yù)測系統(tǒng)。
　　 首先，本文建立了基本的BP神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)，用于組織性能預(yù)測系統(tǒng)的開發(fā)。對影響鋼材力學性能的重要參數(shù)進行了分析，確立了組織性能預(yù)測系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并將BP網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于組織性能預(yù)測系統(tǒng)中，開發(fā)了基于VC平臺下的人機界面友好的組織性能離線預(yù)測系統(tǒng)。整理網(wǎng)絡(luò)訓練所用數(shù)據(jù)是熱軋組織-性能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型建立的首要工作。本文針對現(xiàn)場采樣數(shù)據(jù)存在噪聲的情況，實現(xiàn)了梅鋼生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)源的整合及采樣數(shù)據(jù)的預(yù)處理。為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立提供了真實、可靠、充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。實現(xiàn)了組織-性

3、能預(yù)測系統(tǒng)開發(fā)后對系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果進行了分析。
　　 其次，針對輸入輸出映射關(guān)系復雜的條件下BP網(wǎng)絡(luò)訓練速度較慢的情況，提出兩種改進網(wǎng)絡(luò)訓練的算法：第一，在訓練過程中識別收斂速度過慢的個別樣本進行重點訓練。第二，分析了BP網(wǎng)絡(luò)誤差曲面的特征，提出了自適應(yīng)調(diào)節(jié)學習速率的誤差反傳算法。
　　 最后，利用上述改進算法進行SPA-H采樣數(shù)據(jù)的力學性能預(yù)測，并進行了試算：均方根誤差達到16時改進訓練算法共迭代1450次；原訓練算法需