基于神经网络的轧制力模型参数辨识

• 作者: 刘相华 张弓 李洪斌 王国栋 王秀梅 邹天来
• 来源期刊: 钢铁研究
• 学科: 工学
• 关键词: 热连轧 轧制力 数学模型 神经网络 参数辨识
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 所属期刊栏目: 科研与实践
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TF7
• 字数: 370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1447.2000.01.012

摘要

为了提高热连轧轧制力预设定值的精度,提出一种新的轧制力模型参数辨识方法.利用人工神经网络对以往的大量生产数据进行训练、预测,将预测结果结合轧制力模型,对轧制力模型中的温度相关系数m1、变形速度相关系数m3进行辨识.现场生产实践表明,采用辨识后的模型进行轧制力预设定,带钢头部厚度精度有明显提高.对于象本钢热连轧厂这样的老企业,这种新方法更具有在线应用的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘相华		874	9689	41.0	54.0
2	王国栋		1026	11666	45.0	62.0
3	邹天来		5	23	2.0	4.0
4	王秀梅		4	161	4.0	4.0
5	李洪斌		6	51	3.0	6.0
6	张弓		2	13	1.0	2.0