摘要
铜板带的冷轧过程中,轧制力值的控制及预测是一个难点问题,轧制力控制不当会影响轧材轧制的质量.传统的轧制力预测计算是通过计算公式直接进行计算及回归的.数学公式在推到时对轧制力问题进行了诸多的简化,因此其计算必定会存在误差.在实际情况下,影响轧制力的因素是多方面的,单纯的公式计算无法考虑各方面的因素影响,同时对于外部因素对预制力大学影响的程度和规律都是未知的.因此,基于数学公式计算的轧制力预测误差偏大.近年来人工智能技术的火爆给这一难点问题的解决带来了新思路,基于神经元网络的机器学习算法能够对各方面因素进行综合考虑,从而给出预测值.本文基于Tensorflow平台构建了一个用于预测冷轧机轧制力的深层神经网络模型,并取得了很好的效果.为冷轧机轧制力的预测提供新方法.
出处
《中国金属通报》
2020年第12期69-70,共2页
China Metal Bulletin
