10.3321/j.issn:0449-749X.2002.08.009
人工神经网络在层流冷却卷取温度预报中的应用
针对宝山钢铁(集团)公司2050热连轧层流冷却系统,采用神经网络与数学模型相结合的方法,给出优化的层流冷却对流换热系数,以实现准确地预报卷取温度的目的.结果表明,采用神经网络计算出的对流换热系数后,卷取温度的计算值与实测值的标准差降低了22.84 %,效果显著.
神经网络、层流冷却、热轧带钢、对流换热系数
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金50104004
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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