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《郑州大学》 2006年
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中厚板轧机力学行为的神经网络分析

韩丽丽  
【摘要】:本文针对舞阳钢铁公司中厚板轧机的实际情况,建立了基于人工神经网络的中厚板轧机轧制过程数学模型,在建模过程中主要做了以下工作: (1) 将国内外学者成功应用于薄板连轧机上的神经网络方法,引入到过程机理更为复杂的中厚板轧机建模过程中来。 (2) 将神经网络的应用范围从单一的对轧制力建模,扩展到对轧制过程中的温降、宽展、金属变形抗力建模方面。 (3) 利用LM(levenberg-marquardt)算法对BP神经网络进行了改进,通过对中厚板轧机的建模应用发现该算法使网络收敛速度加快,更适合于实时控制的需要。 (4) 尝试运用Elman网络和GRNN网络这两种新型神经网络,建立中厚板轧机轧制过程的模型,验证了这两种方法的可行性。 利用舞钢中厚板轧机的现场实测数据对本文所建模型进行测试。结果表明,基于神经网络的轧制过程模型计算值与实测值相比,最大偏差小于10%,所建网络模型能够比较真实地反映中厚板轧机的轧制过程特性,模型精度可以满足工程应用的要求。
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