| 应用神经网络求解层流冷却水冷区热交换系数 |
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| 引用本文： | 于庆波,周旭东,刘相华,王国栋.应用神经网络求解层流冷却水冷区热交换系数[J].东北大学学报(自然科学版),2002,23(6):573-576. |
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| 作者姓名： | 于庆波 周旭东 刘相华 王国栋 |
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| 作者单位： | 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室;东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室;东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室;东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110004;辽宁沈阳110004;辽宁沈阳110004;辽宁沈阳110004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (G2 0 0 0 0 672 0 8-4 ) |
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| 摘 要： | 采用BP神经网络与数学模型相结合的方法求解热连轧带钢层流冷却水冷区热交换系数·结果表明,采用神经网络计算得出的热交换系数后,卷取温度的计算值与实测值的标准差比原来减少了2389%,其精度高于原数学模型·因此,该方法具有在线应用前景
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| 关 键 词： | 神经网络 层流冷却 热轧带钢 热交换系数 BP算法 数学模型 |
| 文章编号： | 1005-3026(2002)06-0573-04 |
| 修稿时间： | 2001年10月16日 |
Solving Heat-Transfer Coefficient of Laminar Cooling by Neutral Networks |
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| YU Qing bo,ZHOU Xu dong,LIU Xiang hua,WANG Guo dong.Solving Heat-Transfer Coefficient of Laminar Cooling by Neutral Networks[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2002,23(6):573-576. |
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| Authors: | YU Qing bo ZHOU Xu dong LIU Xiang hua WANG Guo dong |
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| Abstract: | BP neural network combined with mathematical model was used to work out heat transfer coefficient of laminar cooling of hot continuous rolling in water cooled region. The standard deviation between the predicted and measured coiling temperature reduce 22.84% after the heat transfer coefficient by BP neural network was used. The predicted precision of cooling temperature is higher than that by primary mathematical model. The method can be used on line. |
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| Keywords: | neural network hot transfer coefficent BP algorithm mathematical model |
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