基于深度神经网络的斜轧穿孔机调整参数预测

针对无缝钢管二辊斜轧穿孔生产工艺中轧机调整参数对钢管质量影响较大,且传统机理公式计算的设定值精度不高的问题,提出了基于深度神经网络的斜轧穿孔机调整参数预测模型。首先,综合分析了传统的调整参数的数学模型,并在此基础上确定了调整参数的主要影响因素。依据现场收集的数据集,训练了二辊斜轧穿孔时轧机参数的深度神经网络预测模型。在训练深度神经网络时,运用小批量梯度下降法和Adam算法相结合的方法进行了梯度估计修正,优化了训练速度。仿真结果表明:经深度神经网络模型预测的轧机调整参数与实测数据比较,预测模型的R-squared值控制在0.98左右,调整参数的相对误差均可控制在5%以内。相比于传统数学模型,该预测模型具有更高的预测精度,能够实现轧机调整参数高精度预测并用于指导生产。

三辊穿轧技术及其在金属加工中的应用

三辊斜轧技术在金属加工中具有独特优势,能够实现材料塑性变形和尺寸调整。介绍了其基本原理、工作流程和机器结构,以及在无缝钢管生产中的应用。讨论了三辊斜轧穿孔机技术,工作原理、设计特点和与传统设备的比较。针对变辊距三辊斜轧技术,阐述了其对产品质量的影响。探讨了自动化和数字化技术在该领域中的应用前景。