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贾春玉 , 李兴东 , 宋战
钢铁
针对传统卷取温度模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及卷取温度高精度的要求,提出热轧带钢卷取温度预报的人工神经网络方法.运用实际生产数据对BP神经网络进行了训练和仿真.结果表明,它能准确地预报带钢卷取温度,实现卷取温度高精度的实时预报,有在线实际应用的前景.
关键词: 热轧带钢 , 层流冷却 , 卷取温度 , 数学模型 , 神经网络
