基于BP神经网络与有限元原理的板形预测控制研究

• 作者: 蒋鑫
• 来源期刊: 山东工业技术
• 关键词: 板凸度 板形预测控制 ANSYS/LS-DYNA BP神经网络 预测精度
• 年，卷（期）: 2016,（21）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 152-152
• 页数: 1页
• 字数: 1324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.21.124

摘要

针对2800四辊可逆式冷连轧机，结合有限元模拟了板带轧制过程，并利用MATLAB分析了板凸度的变化规律。利用有限元仿真计算结果作为训练样本和检验样本，结合BP神经网络法非线性映射的特点，建立了基于BP神经网络的板形预测模型，实现了轧制过程中板凸度的预报。分析结果表明：基于有限元与BP神经网络结合的板形预测模型能够获得良好的预测精度，解决了有限元计算时间长的缺点，弥补了传统的板形预测模型的预测精度无法满足板形在线控制的要求的缺陷。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋鑫	杭州电子科技大学机械工程学院	2	7	2.0	2.0