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基于神经网络的热轧模型研究
作 者: 华汛
导 师: 石世宏
学 校: 苏州大学
专 业: 机械工程
关键词: 神经网络 热轧 轧制力 RBF网络 模型
分类号: TP183
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 9次
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内容摘要
随着轧钢技术的发展,用户对带钢的产品质量尤其是厚度精度的要求越来越严格。由于带钢厚度精度主要取决于轧制力的模型设定精度,所以提高轧制力模型的设定精度成为解决带钢厚度精度的关键所在。本文根据神经网络的研究现状,对比了几种神经网络的优缺点,选择RBF网络来预测轧制力的变化。在对某钢厂大规模产品数据统计分析的基础上,训练了新的轧制力神经网络预报模型。新模型的预报误差较传统轧制力计算模型的预报误差普遍降低了50%以上。
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全文目录
中文摘要 4-5 Abstract 5-8 第一章 绪论 8-22 1.1 论文背景 8-9 1.2 热轧机组热轧精轧工艺简介 9-11 1.3 轧制力计算的现状 11-13 1.3.1 影响轧制力的因素 11 1.3.2 目前国内外轧制力计算方法 11-12 1.3.3 轧制力计算的工程法 12-13 1.4 现代热连轧厚度控制技术 13-17 1.4.1 AGC 系统 13-14 1.4.2 过程机的设定 14-15 1.4.3 自适应技术 15-17 1.5 神经网络的发展状况 17-18 1.6 神经网络在带钢轧制中的应用研究现状 18-21 1.7 主要研究内容 21-22 第二章 人工神经网络 22-33 2.1 人工神经网络与自动控制 22-23 2.2 人工神经网络的逼近能力研究 23-25 2.3 人工神经网络的拓扑结构研究 25-26 2.4 人工神经网络泛化能力 26-29 2.5 RBF 神经网络 29-33 2.5.1 RBF 神经网络的概述 29-30 2.5.2 隐含层单元数的选择 30-31 2.5.3 RBF 神经网络与BP 神经网络的比较 31-33 第三章 基于神经网络的热轧轧制力模型 33-49 3.1 传统轧制力计算模型 33-34 3.2 基于神经网络的热轧轧制力新模型 34-38 3.2.1 新模型的结构 34-35 3.2.2 材料系数神经网络 35-37 3.2.3 机架系数神经网络 37-38 3.3 数据采集、聚类与建模 38-44 3.3.1 数据库的建立 38-39 3.3.2 数据预处理 39-40 3.3.3 主成分分析 40-41 3.3.4 获取训练样本 41-43 3.3.5 获取网络中心 43-44 3.4 新模型的离线仿真 44-49 第四章 总结与展望 49-50 参考文献 50-53 攻读学位期间公开发表的论文 53-54 致谢 54-55
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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