基于卷积神经网络的带钢质量预测

摘要：

带钢产品组织性能是产品质量参数的主要组成部分,参数的准确预测对生产线实现精准质量控制及质量稳定性具有重要意义.采用卷积神经网络,建立带钢产品质量与其过程参数之间的预测模型;利用该模型实现对带钢产品的延伸率、屈服强度、抗拉强度、硬度等质量指标的预测,从而可以及时准确地在线估计带钢质量.通过对某钢厂实际生产过程带钢质量的预报,预报的产品质量和现场实测值有较好的一致性,证明了所提出方法的可行性和有效性.

关键词：带钢、质量预测、卷积神经网络

分类号：TP391.4;TG335.5(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-7,40