基于BP神经网络的不锈钢轧制力预报模型研究

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• 作者：李实乔爱民叶乃威张清东于孟
• 会议时间：2007-07-01
• 关键词：不锈钢轧制工艺 ; 轧制力模型 ; 神经网络 ; 预报精度
• 作者单位：李实,乔爱民,叶乃威(宝新不锈钢有限公司)张清东,于孟(北京科技大学机械工程学院)
• 母体文献：2007年全国多辊冷轧技术研讨会论文集
• 会议名称：2007年全国多辊冷轧技术研讨会
• 会议地点：青岛
• 主办单位：中国金属学会
• 语种：chi

摘要

为了提高基于Bland-Ford公式的不锈钢轧制力模型的预报精度,采用Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络与现有变形阻力解析数学模型相结合,建立了变形阻力修正模型。在不锈钢轧制生产现场采集大量的实际过程纪录数据,经必要分析选择和按带钢规格材质及有关工艺参数分组后,作为训练样本用于训练BP网络模型。将现场实测数据带入所建轧制力模型进行验证表明,新建的轧制力预报模型具有较高的精度。