基于人工神经网络铝箔轧机轧制力模型

彩用ＢＰ神经网络原理对１３５０ｍｍ铝箔轧机轧制数据重新处理，建立了基于人工神经网络的轧制务模型。结果表明，用人工神经网络轧制力模型的计算值与实测值相比偏差〈３％该模型较真实地反映了轧制过程的特征。     

铝箔高速高精轧制控制技术

通过上下位计算机系统结构，下位机厚控策略和张力AGC模糊控制，上位机基于专家经验的轧制参数预设定和二次优化设定，最优化控制及张力传感器系统控制，说明铝箔高速高精轧制控制技术的关键．     

1350铝箔轧机轧制压力的数学模型

通过实测获得的大量数据，并以轧制理论为基础，选择了比较合适的模型结构。利用最小二乘法回归出铝箔轧制压力数学模型，模型精度可以满足工程应用的要求。