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张清东 , 徐兴刚 , 于孟 , 瞿标 , 李实
钢铁
为了提高工厂从国外引进的以BlandFord公式为基础的冷轧不锈钢带轧制力模型的计算精度，将基于遗传算法的BP神经网络与现有变形阻力和轧制压力解析数学模型相结合，建立了变形阻力和轧制压力修正模型。将在生产现场采集的部分过程记录数据，进行分类和预处理后作为训练样本用于训练遗传神经网络模型。将其他现场实测数据用于验证所建的轧制力模型，计算结果表明所建的轧制力模型具有较高的计算精度。
关键词: 不锈钢;轧制力;神经网络;遗传算法
为了提高工厂从国外引进的以Bland-Ford公式为基础的冷轧不锈钢带轧制力模型的计算精度,将基于遗传算法的BP神经网络与现有变形阻力和轧制压力解析数学模型相结合,建立了变形阻力和轧制压力修正模型.将在生产现场采集的部分过程记录数据,进行分类和预处理后作为训练样本用于训练遗传神经网络模型.将其他现场实测数据用于验证所建的轧制力模型,计算结果表明所建的轧制力模型具有较高的计算精度.
关键词: 不锈钢 , 轧制力 , 神经网络 , 遗传算法
