基于神经网络的热轧机各机架出口比例凸度预报

• 作者: 何飞 侯建新 杨荃 王文景 王晓晨
• 来源期刊: 重型机械
• 学科: 工学
• 关键词: 热轧 板形 比例凸度 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 27-31
• 页数: 5页
• 分类号: TG333
• 字数: 4625字
• 语种: 中文

摘要

针对现场在没有出现可见浪形的情况下,利用Shohet判别式设定的出口比例值仍然不能保证在"平坦死区"内,表明该判别式并不能够完全满足现场要求,因此利用神经网络预报精轧F1～F6机架出口比例凸度.利用神经网络来进行预报,与传统模型相比,可以进行高度的非线性模拟,以大量实际数据训练神经网络,具有模型结构简单、容易实现等优点.研究结果表明,在出口厚度为2～6 mm的带钢中,出口凸度均处于±15μm的公差范围内,从而能够满足现场的实际需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨荃	北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心	145	1130	16.0	23.0
2	王晓晨	北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心	40	175	8.0	9.0
3	何飞	北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心	23	92	6.0	8.0
4	王文景	北京科技大学冶金工程研究院	1	0	0.0	0.0
5	侯建新	北京科技大学冶金工程研究院	7	13	2.0	3.0