张俊明
,
刘军
,
康永林
,
杨荃
钢铁
针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力预测精度,使用一种RBF算法的人工神经网络预测冷轧带钢屈服应力,把预测值用于传统数学模型中计算轧制力;并在此基础上,组合使用机架相关网络(RBF类型)、速度相关网络(RBF类型)修正轧制力计算值.应用结果表明,此方法满足生产的需要,预报最终误差范围为±6.5%.
关键词:
RBF算法
,
人工神经网络
,
轧制力预测
,
冷连轧机
张俊明
,
刘军
,
康永林
,
杨荃
钢铁
针对传统轧制力模型的固有缺陷，为提高冷连轧机组轧制力预测精度，使用一种RBF算法的人工神经网络预测冷轧带钢屈服应力，把预测值用于传统数学模型中计算轧制力；并在此基础上，组合使用机架相关网络(RBF类型)、速度相关网络(RBF类型)修正轧制力计算值。应用结果表明，此方法满足生产的需要，预报最终误差范围为±6.5%。
关键词:
RBF算法;人工神经网络;轧制力预测;冷连轧机
张俊明
,
刘军
,
俞晓峰
,
康永林
,
杨荃
钢铁研究学报
传统的数学模型无法达到冷连轧控制的尺寸精度要求。针对传统轧制力模型的固有缺陷，为提高冷连轧机组轧制力计算精度，合理选择、更新和预处理训练样本，采用RBF神经网络预测冷轧带钢屈服应力并把它用于传统轧制力计算模型，获得较高的轧制力预测精度。而后使用RBF长期数据修正网络和RBF短期数据修正网络得到长期数据修正网络和短期数据修正网络的修正系数，对轧制力计算值进一步修正，从而进一步提高轧制力预报精度。上述方法直接用于某冷连轧机组，轧制力预测误差在±6%之内。这充分证明RBF网络可以成功用于轧制过程控制并满足实际生产的需要。
关键词:
RBF神经网络;屈服应力;轧制力
张俊明
,
刘军
,
俞晓峰
,
康永林
,
杨荃
钢铁研究学报
传统的数学模型无法达到冷连轧控制的尺寸精度要求.针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力计算精度,合理选择、更新和预处理训练样本,采用RBF神经网络预测冷轧带钢屈服应力并把它用于传统轧制力计算模型,获得较高的轧制力预测精度.而后使用RBF长期数据修正网络和RBF短期数据修正网络得到长期数据修正网络和短期数据修正网络的修正系数,对轧制力计算值进一步修正,从而进一步提高轧制力预报精度.上述方法直接用于某冷连轧机组,轧制力预测误差在±6%之内.这充分证明RBF网络可以成功用于轧制过程控制并满足实际生产的需要.
关键词:
RBF神经网络
,
屈服应力
,
轧制力
仲增墉
,
马培立
,
陈淦生
,
张俊明
,
李凤周
,
田树森
金属学报
本文重点研究高γ′相含量镍基高温合金中弯曲晶界的形成及对性能的影响。结果表明,固溶处理后控制冷却过程中晶界γ′相的析出是形成弯曲晶界最关键的因素。文中讨论了弯曲晶界的形成过程,也研究了影响晶界弯曲的一些因素。
关键词:
