基于DNN的中厚板组织性能逆向优化系统及应用

摘要：

产品性能是热轧钢材生产的重要指标.生产工艺参数的调整和新产品的研发都需要较长的调试周期,容易造成产品性能的不稳定、研发成本过高等问题.为解决上述问题,进一步优化工艺,缩短研发周期,基于深度神经网络和规则期望算法,建立了中厚板组织性能逆向优化模型,对神经网络框架进行了选型以及超参数调参.基于某钢厂中厚板生产线在线生产数据,使用深度神经网络模型对最终产品性能进行了测试及应用,预测值与实测值的吻合度较高.

关键词：中厚板、组织性能、深度神经网络、逆向优化

所属期刊栏目：37

分类号：TP391;TG335.11;TN912.34

资助基金：国家重点研发计划;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2020-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-11