基于神經(jīng)網(wǎng)絡的軋制力模型研究與應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、冷軋板帶材軋制過程控制技術水平是提高板帶材產(chǎn)品質(zhì)量以及生產(chǎn)能力的關鍵。描述軋制過程的數(shù)學模型是過程控制的基礎，其精度決定著過程控制的精度。鑒于軋制過程影響因素復雜以及各影響因素時刻變化，難于用機理模型描述，將人工智能方法用于過程控制模型的研究，是目前認為提高過程控制技術的有效途徑。
　　冷軋軋制力模型是冷連軋模型系統(tǒng)的核心。本文以軋制力模型為研究對象，首先從軋制理論出發(fā)，深入分析了冷軋時軋制力模型的特點，并且探討了在工程研究中應用

2、廣泛的Bland-Ford-Hill軋制力模型，詳細分析了影響軋制力計算精度的主要因素。
　　然后，在軋制力數(shù)學模型研究的基礎上，以某1450mm八輥五機架冷連軋機的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)為依據(jù)，運用BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡建立了拓撲結構為7-12-1的神經(jīng)網(wǎng)絡軋制力模型。針對單純的BP算法容易形成局部極小的缺點，將蟻群算法用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡權值的優(yōu)化中，進一步提高了軋制力預報的精度，并通過離線學習結果有力的證明了蟻群

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