神经网络在酸轧自适应系统中的应用研究

冷连轧中的参数预计算是一个非常复杂的模型系统,根据轧制的带钢数据,为轧制过程提供各种参数设定值。通过研究现场原有系统的计算模型和算法,分离出了用于各种模型参数的系数计算的神经网络结构和功能,从理论上研究了改进神经网络训练样本数据库和结构的方案。离线计算实验结果表明,酸轧参数自适应计算中的神经网络设计和应用,有效地改进了传统轧制模型的计算精度,对于提高带材的板形质量和性能具有重要作用。