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摘要:
二次冷却是连铸工艺中极其重要的一个环节.传统的二次冷却控制往往造成铸坯在冷却过程中表面温度的波动较大,对于铸坯的表面及内部质量有着很大的影响.本文充分利用BP网结构简单和学习速度快的特点建立铸坯表面温度预测系统的模型,并利用现场数据进行仿真.仿真结果表明,本系统能够很好地辨析出二次冷却系统的模型,符合实际的需求.
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BP算法
遗传算法
二次训练
人工神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于BP网络的连铸二次冷却控制
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 连铸 二次冷却 BP算法 BP网络
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 控制技术
研究方向 页码范围 66-69
页数 4页 分类号 TP273.5
字数 2615字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2008.10.021
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 蔡成闻 山东大学控制科学与工程学院 11 36 4.0 5.0
2 张凌 龙岩学院数学与计算机科学学院 56 150 8.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
连铸
二次冷却
BP算法
BP网络
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
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