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基于神经网络的热带层流基本热流密度的计算
被引量:
6
1
作者
韩斌
彭良贵
+4 位作者
王国栋
刘相华
焦景民
佘广夫
张中平
《钢铁》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期29-33,42,共6页
利用现场的数据 ,采用 BP神经元网络预报热连轧层流水冷区集管组内的基本热流密度 ,将预报的结果用于上、下集管组的热流密度的数学模型计算 ,进而优化层冷集管组的水冷温降计算数学模型的精度。将结果与采用多元回归方法所得到的结果...
利用现场的数据 ,采用 BP神经元网络预报热连轧层流水冷区集管组内的基本热流密度 ,将预报的结果用于上、下集管组的热流密度的数学模型计算 ,进而优化层冷集管组的水冷温降计算数学模型的精度。将结果与采用多元回归方法所得到的结果作比较 ,表明采用 BP神经元网络计算基本热流密度的精度要高于多元回归方法的计算精度 ,卷取温度的计算值与实测值的标准差比解析回归方法减少了近 2 0 % ,说明该方法具有良好的在线应用前景。
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关键词
热轧带钢
层流冷却
卷取温度
热流密度
数学模型
多元回归
bp
神经网络
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职称材料
题名
基于神经网络的热带层流基本热流密度的计算
被引量:
6
1
作者
韩斌
彭良贵
王国栋
刘相华
焦景民
佘广夫
张中平
机构
轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(东北大学)
攀枝花钢铁(集团)公司热轧厂
出处
《钢铁》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期29-33,42,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目 (5 0 10 40 0 4
文摘
利用现场的数据 ,采用 BP神经元网络预报热连轧层流水冷区集管组内的基本热流密度 ,将预报的结果用于上、下集管组的热流密度的数学模型计算 ,进而优化层冷集管组的水冷温降计算数学模型的精度。将结果与采用多元回归方法所得到的结果作比较 ,表明采用 BP神经元网络计算基本热流密度的精度要高于多元回归方法的计算精度 ,卷取温度的计算值与实测值的标准差比解析回归方法减少了近 2 0 % ,说明该方法具有良好的在线应用前景。
关键词
热轧带钢
层流冷却
卷取温度
热流密度
数学模型
多元回归
bp
神经网络
Keywords
laminar cooling
,
coiling temperature
,
basic heat-flux density
,
mathematical model
,
analytical regression
,
bp neural network
分类号
TG335.11 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的热带层流基本热流密度的计算
韩斌
彭良贵
王国栋
刘相华
焦景民
佘广夫
张中平
《钢铁》
CAS
CSCD
北大核心
2004
6
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