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Prediction of Rolling Load in Hot Strip Mill byInnovations Feedback Neural Networks 被引量:3
1
作者 ZHANG Li ZHANG Li-yong +1 位作者 WANG Jun MA Fu-ting 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第2期42-45,51,共5页
Because the structure of the classical mathematical model of rolling load is simple, even with the self-adapting technology, it is difficult to accommodate the increasing dimensional accuracy. Motivated by this fact, ... Because the structure of the classical mathematical model of rolling load is simple, even with the self-adapting technology, it is difficult to accommodate the increasing dimensional accuracy. Motivated by this fact, an Innovations Feedback Neural Networks (IFNN) was presented based on the idea of Kalman prediction. The neural networks used the Back Propagation (BP) algorithm and applied it to the prediction of rolling load in hot strip mill. The theoretical results and the off-line simulation show that the prediction capability of IFNN is better than that of normal BP networks, namely, for the prediction of the rolling load in hot strip mill, the prediction precision of IFNN is higher than that of normal BP networks. Finally, a relative complete rolling load prediction system was developed on Windows 2003/XP platform using the OOP programming method and the SQL server2000 database. With this sys- tem, the rolling load of a 1700 strip mill was calculated, and the prediction results obtained correspond well with the field data. It shows that IFNN is valid for rolling load prediction. 展开更多
关键词 rolling load prediction INNOVATION neural network hot strip mill
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精轧机组负荷分配的人工神经网络识别 被引量:11
2
作者 孙晓光 常春 +3 位作者 刘相华 王国栋 于波 韩峰 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 1995年第11期26-29,25,共5页
提出了一种应用人工神经网络识别热轧带钢精轧机组负荷分配的新方法,该方法适于“在线”计算,有很强的学习功能、计算结果精度高等优点,克服了传统负荷分配方法的缺点。文中以实际生产数据为实例进行了计算,证明其效果良好。
关键词 负荷分配 神经网络 精轧机
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热轧带钢力学性能预测模型及其应用 被引量:13
3
作者 王丹民 李华德 +1 位作者 周建龙 梅兵 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期687-690,共4页
为实现对热轧带钢的屈服强度、抗拉强度、断裂延伸率等力学性能的预测及控制,利用人工神经网络技术,分别建立了根据生产工艺参数预测力学性能的质量模型,以及根据力学性能要求对生产工艺参数进行优化的逆质量控制模型.利用质量预测模型... 为实现对热轧带钢的屈服强度、抗拉强度、断裂延伸率等力学性能的预测及控制,利用人工神经网络技术,分别建立了根据生产工艺参数预测力学性能的质量模型,以及根据力学性能要求对生产工艺参数进行优化的逆质量控制模型.利用质量预测模型,分析得出屈服强度随卷取温度的上升而下降的变化规律,进而可以对组织性能进行在线调整,实现在线应用. 展开更多
关键词 热轧带钢 力学性能 质量预测 神经网络
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遗传算法对热轧带钢精轧机组负荷分配BP网络参数的优化 被引量:6
4
作者 孙晓光 傅云义 +2 位作者 胡赓祥 王国栋 刘相华 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 1998年第7期33-36,共4页
为了克服BP网络的局部收敛问题,提出了应用智能型优化方法——遗传算法对其网络参数进行优化的思想,在建立遗传—BP算法混合系统模型的基础上,以热轧带钢精轧机组负荷分配问题为实例进行了解析。
关键词 热轧 带钢 精轧机组 负荷分配 BP网络 遗传算法
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基于BP神经网络的热轧带钢卷取温度预报 被引量:9
5
作者 马丽坤 韩斌 +1 位作者 王君 王国栋 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期27-30,共4页
为了提高卷取温度的精度,采用BP神经网络方法并结合大量的现场数据,对热轧带钢层流冷却水冷数学模型中的综合换热系数因子进行预报,将预报结果应用于计算卷取温度的数学模型中,可将卷取温度的计算值控制在目标值的±15℃之间,大大... 为了提高卷取温度的精度,采用BP神经网络方法并结合大量的现场数据,对热轧带钢层流冷却水冷数学模型中的综合换热系数因子进行预报,将预报结果应用于计算卷取温度的数学模型中,可将卷取温度的计算值控制在目标值的±15℃之间,大大提高了卷取温度的精度,具有在线应用的前景。 展开更多
关键词 热轧带钢 BP神经网络 卷取温度 综合换热系数因子
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热连轧轧制力模型系数回归的新方法 被引量:2
6
作者 王秀梅 王国栋 +3 位作者 刘相华 邹天来 张弓 李洪斌 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期522-524,共3页
热连轧过程中,为了提高轧制力预设定精度,提出一种新的修改轧制力模型参数的方法·利用BP 神经网络对以往的大量生产数据进行训练、预测·对BP 神经网络的预测结果利用最小二乘法,回归出轧制力模型中的温度相关系数m 1... 热连轧过程中,为了提高轧制力预设定精度,提出一种新的修改轧制力模型参数的方法·利用BP 神经网络对以往的大量生产数据进行训练、预测·对BP 神经网络的预测结果利用最小二乘法,回归出轧制力模型中的温度相关系数m 1 和变形速度相关系数m 3·现场生产实验证明,应用修改后的轧制力模型系数,提高了轧制力预设定精度,从而使头部厚度精度有较大提高·对于象本溪钢铁公司热连轧厂这样的老企业,这种新方法更具有在线应用的可行性· 展开更多
关键词 热连轧 轧制力 数学模型 神经网络 回归
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基于改进ABC算法的铝热连轧规程优化设计 被引量:3
7
作者 杨景明 王春鹏 +1 位作者 车海军 赵利娟 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期91-96,共6页
铝热连轧的轧制过程复杂,但良好的轧制规程是铝带材质量和轧机低功耗的有力保障。该文在轧制规程设定中提出以预防打滑为主的多目标函数,建立了基于最小二乘支持向量机的轧制力模型来取代传统模型,有效提高了轧制力预报的精度。并采用A... 铝热连轧的轧制过程复杂,但良好的轧制规程是铝带材质量和轧机低功耗的有力保障。该文在轧制规程设定中提出以预防打滑为主的多目标函数,建立了基于最小二乘支持向量机的轧制力模型来取代传统模型,有效提高了轧制力预报的精度。并采用ABC(人工蜂群)算法对轧制规程进行优化,算法在初始化时引入了混沌序列以增强其遍历性,变量更新时采用了更合理的变尺度操作方法,不仅能够防止陷入局部极值点,而且可避免盲目搜索,大大提高了进化速度。该轧制规程在"1+4"铝热连轧改造现场精轧部分的应用中效果理想,对二级的设定计算具有指导意义。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 铝热连轧 轧制规程 人工蜂群
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基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报 被引量:7
8
作者 刘东东 王焱 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第4期312-314,共3页
采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在... 采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在应用过程中解决了过拟合问题。 展开更多
关键词 人工神经网络 RBF算法 热连轧 厚度预报
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力学性能预测模型及其控制的研究 被引量:4
9
作者 王丹民 李华德 李擎 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期878-882,共5页
首先介绍神经网络建模特点,利用神经网络建立起由工艺参数预测力学性能的质量模型,及根据力学性能要求优化工艺参数的逆质量控制模型,预测效果图显示该模型的预测精度较高。然后,利用质量预测模型分析卷取温度对屈服强度的影响,并利用... 首先介绍神经网络建模特点,利用神经网络建立起由工艺参数预测力学性能的质量模型,及根据力学性能要求优化工艺参数的逆质量控制模型,预测效果图显示该模型的预测精度较高。然后,利用质量预测模型分析卷取温度对屈服强度的影响,并利用自校正PID(proportionintegral differentiation)控制实现力学性能的控制,仿真结果证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 力学性能 热轧带钢 神经网络 自校正PID(proportion INTEGRAL differentiation)控制 组织性能预测和控制
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人工神经网络方法预报热轧带钢的卷取温度 被引量:3
10
作者 马丽坤 袁卫华 +2 位作者 韩斌 王君 王国栋 《轧钢》 2005年第1期14-16,共3页
针对我国热轧带钢生产中普遍存在的卷取温度控制精度较低问题 ,采用神经网络与数学模型相结合的方法 ,以某热轧厂生产为例 ,构造了BP神经网络 ,使卷取温度控制精度达到了± 15℃。
关键词 热轧带钢 人工神经网络 卷取温度
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基于多神经网络的热连轧轧制力预计算 被引量:3
11
作者 刘东东 王焱 郭庆玲 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第3期234-237,共4页
提出使用BP、RBF混合网络建立的多神经网络来预报热连轧轧制力。工程实例说明,相对于传统数学模型和单神经网络建立的数学模型,多神经网络在预报精度和网络冗余方面占有较大优势。文中建模方法也为研究多变量复杂工程提出了一条新思路。
关键词 多神经网络 轧制力预报 热连轧
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带钢热连轧机组负荷分配影响因素的研究 被引量:1
12
作者 孙晓光 付云义 +2 位作者 胡赓祥 王国栋 刘相华 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 1999年第7期31-34,共4页
为了研究带钢热连轧机组的负荷分配影响因素的规律,应用训练后的BP网络模拟带钢热连轧机组,并采用正交实验方法来研究BP网络的内部隐含的知识,以Q195和09CuPTi两个钢号进行分析。
关键词 负荷分配 BP网络 正交设计 带钢 热连轧机组
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热轧带钢宽展预报的人工智能方法 被引量:8
13
作者 贾春玉 《轧钢》 2001年第1期13-15,共3页
针对传统宽展计算模型的固有缺陷 ,提出一种基于人工智能方法建立的“多层感知器”神经网络模型。离线仿真结果表明 ,神经网络模型预报精度优于传统方法。
关键词 热轧带钢 宽展预报 人工智能 多层感知器
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采用神经网络预估法建立板材力学性能预测模型 被引量:1
14
作者 王丹民 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2010年第8期1756-1758,共3页
为提高产品质量,降低产品成本,开发了板材的屈服强度、抗拉强度、延伸率等力学性能的预测模型;介绍了建立热轧带钢力学性能质量模型的数据挖掘过程;用普通神经网络建立起由工艺参数预测力学性能的质量模型,模型预测结果的5%命中率是0.5... 为提高产品质量,降低产品成本,开发了板材的屈服强度、抗拉强度、延伸率等力学性能的预测模型;介绍了建立热轧带钢力学性能质量模型的数据挖掘过程;用普通神经网络建立起由工艺参数预测力学性能的质量模型,模型预测结果的5%命中率是0.508;然后,提出一种新的建模方法——预估法,该方法是以三层BP神经网作为基本模型,通过增加模型层数,缩小底层子模型的预测范围,从而提高模型的泛化能力,这种方法的关键问题是能够对测试数据实现正确分类;利用该方法建立起质量模型,预测结果的5%命中率达到0.706,完全可以满足现实生产需要。 展开更多
关键词 神经网络 热轧带钢 预估法
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人工神经网络推理的模糊控制器应用于热轧带钢厚度设定
15
作者 赵红雁 贾春玉 《上海金属》 CAS 2001年第1期28-31,共4页
将神经网络进行推理的模糊控制技术应用于某钢铁公司热轧带钢厚度设定中 ,得到高精度的辊缝设定值 ,为热轧带钢精轧机组厚度设定模型的研究提供了一种新方法 。
关键词 人工神经网络 热轧机组 厚度设定 模糊控制器 热轧带钢
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板带冷轧机高精度板形预测模型的研究
16
作者 贾春玉 王建国 《重型机械》 2001年第4期11-12,共2页
针对传统数学工具建立的板形关系模型的固有缺陷 ,为了提高板形预测精度 ,提出了一种基于人工神经网络建模的自适应板形预测控制算法。仿真实验结果表明
关键词 冷轧机 人工神经网络 板形预测 板带轧机
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遗传算法优化神经网络的热轧带钢弯辊力预报模型 被引量:18
17
作者 王振华 龚殿尧 +1 位作者 李广焘 张殿华 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1717-1722,共6页
针对传统弯辊力预设定模型的缺陷和带钢热连轧轧制特点,利用某钢铁公司1 580 mm热轧线生产数据,对精轧机组末机架进行了基于遗传算法优化神经网络的弯辊力预报模型研究.以大量实际数据作为神经网络训练输入,充分考虑了输入参数之间的影... 针对传统弯辊力预设定模型的缺陷和带钢热连轧轧制特点,利用某钢铁公司1 580 mm热轧线生产数据,对精轧机组末机架进行了基于遗传算法优化神经网络的弯辊力预报模型研究.以大量实际数据作为神经网络训练输入,充分考虑了输入参数之间的影响作用,模型结构简单、容易实现,其整体性能用平均绝对百分误差、均方根误差和相关系数R评价.通过将预测结果与实测结果比较,验证了模型的精度.研究发现,提出的弯辊力预测模型相比于传统模型可实现高度非线性拟合,适用于提高热轧带钢头部板形控制精度,为实际弯辊力设定提供指导和试验基础. 展开更多
关键词 神经网络 热轧板形 生产数据 弯辊力 遗传算法
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轧制力预报人工神经网络设定模型的开发 被引量:4
18
作者 张志辉 王希哲 +2 位作者 陈金英 王国栋 刘相华 《轧钢》 1999年第1期9-11,共3页
研究了轧制力设定控制的人工智能实现方法。在建立训练及预测数据模式库的基础上开发了轧制力预报人工神经网络软件,同时对实际生产中的历史数据进行了模拟在线预报,达到了较高精度。另外,给出了一种利用人工神经网络进行模拟正交实... 研究了轧制力设定控制的人工智能实现方法。在建立训练及预测数据模式库的基础上开发了轧制力预报人工神经网络软件,同时对实际生产中的历史数据进行了模拟在线预报,达到了较高精度。另外,给出了一种利用人工神经网络进行模拟正交实验的新思路。 展开更多
关键词 人工神经网络 热轧机组 带材 轧制力预报
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神经网络在热连轧层冷控制中的应用
19
作者 李纪召 史鑫 《一重技术》 2018年第4期64-67,共4页
简述某热连轧项目层流冷却系统的控制方案。介绍模型自适应在该层流冷却控制中的重要作用及自适应的类型和实现方法。分析RBF神经网络在模型自适应中的应用效果。
关键词 热连轧 层流冷却 自适应 神经网络
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热连轧轧制力贝叶斯神经网络预测与模型优化 被引量:4
20
作者 窦博 《金属制品》 2017年第6期42-48,共7页
采用贝叶斯神经网络预测精轧轧制力,从实测数据中抽取出700组数据作为样本集,其中610组数据作为训练样本,用于网络模型的训练,剩余的90组数据作为测试样本。选取C、Si、Cu、Mn含量,轧件出口厚度,入口厚度,轧件宽度,轧制时间,压下率以及... 采用贝叶斯神经网络预测精轧轧制力,从实测数据中抽取出700组数据作为样本集,其中610组数据作为训练样本,用于网络模型的训练,剩余的90组数据作为测试样本。选取C、Si、Cu、Mn含量,轧件出口厚度,入口厚度,轧件宽度,轧制时间,压下率以及轧制温度作为输入层神经元数,轧制力为输出层神经元。贝叶斯网络轧制力预测误差基本分布在[-200,200],比传统计算误差大为减小。采用乘法网络进行轧制力的预测模型优化,优化后预测误差为正态分布,误差基本分布在-4%~6%,误差为0的样本数能达到20%,误差在±2%之内的样本数能达到70%,预测精度比加法网络稍有改善,比传统网络预测精度大幅提高。 展开更多
关键词 热连轧机组 轧制力预测 神经网络 贝叶斯网络 标准差 模型优化
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