10.3969/j.issn.1001-196X.2016.01.003
基于神经网络的拉矫机控制模型建立
针对冷轧宽带钢连续生产线上的拉矫机,建立可针对不同钢种、规格、来料板形的拉矫机压下量、延伸率和工艺张力等重要工艺参数的设定模型,结合对拉矫变形过程的力学分析和现场实测数据统计与分析的结果,从板形良好的钢卷中择取有代表性的生产数据作为训练样本,将良好的操作经验转化为数学模型,利用BP网络模型的自适应和自学习优势设定带钢拉矫过程中的工艺参数.此模型可以将新的样本随时添加到网络的矩阵,对新品种具有较好的扩展能力.经现场试用表明,模型能准确地预设定拉矫机工艺参数,满足工厂生产要求.
神经网络、拉矫机、延伸率、数学模型、张力控制
TG333(金属压力加工)
2013年度科研院所技术开发研究专项资金资助项目2013EG119117;陕西省2013年重大科技创新项目专项资金资助项目2013ZKC二01-01
2016-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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