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摘要:
冷连轧过程控制的轧制力模型对于提高轧制精度和降低生产成本具有重要的意义,而传统的轧制力模型结构简单,精度较低,即使在实际生产中采用自适应技术,也无法满足高精度轧制的需要.为此针对5机架冷连轧机,提出并联结构的BP神经网络模型;采用Levenberg-Marquardt 算法进行训练,确定网络的结构和参数;在数据库中建立钢种与神经网络的结构和参数一一对应的关系表,保存网络训练结果.对神经网络模型的仿真测试表明该神经网络轧制力模型有较强的泛化能力,收敛速度快,不易陷入局部最优,精度明显高于传统的轧制力模型.
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文献信息
篇名 基于数据库的神经网络轧制力建模
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 冷连轧 轧制力模型 神经网络 Levenberg-Marquardt 算法 数据库
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目 建模与仿真理论及方法
研究方向 页码范围 7-10,15
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 4265字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-731X.2005.01.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐心和 295 7536 42.0 73.0
2 郝丽娜 53 577 12.0 22.0
4 丛德宏 10 131 7.0 10.0
5 刘兴刚 23 177 8.0 12.0
11 李山青 2 16 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
冷连轧
轧制力模型
神经网络
Levenberg-Marquardt 算法
数据库
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
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