基于遗传神经网络的冷连轧机轧制压力模型

对鞍网冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷,把遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ,简称ＧＡ）和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及ＧＡ－ＢＰ算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冷连轧机轧制压力模型,通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网     

中厚板轧机轧制压力数学模型研究

以现场的钢种为样本,测定热轧条件下的流动应力,建立流动应力模型。采用现场实测轧制数据,通过数值计算,得到该轧机轧制压力模型,并投入计算机在线控制生产,经济效益显著。     

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。     

神经模糊组合预报冷连轧机轧制力

采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机轧制力预报模型。在此基础上,提出了将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入轧制力预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性的设想。仿真结果表明,该方法是有效的,预报精度优于传统方法。预报结果的相对误差限制在±4%以内,实现了冷连轧机轧制力的高精度预报。     

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。     

冷连轧机出口厚度人工神经网络快速预报

采用改进的BP网络Levenberg-Marquardt优化算法对冷连轧机出口厚度进行快速预报，此网络μ参量可自适应调整，收敛速度快。冷连轧生产出口厚度预报精度大为提高，为冷连轧出口厚度预报提供了一条准确高效的新途径。     

基于人工神经网络的CSP精轧机组轧制压力预报

采用BP人工神经网络的方法,以CSP热连轧六机架精轧机组生产实测数据为基础,建立了高精度的热连轧精轧机组轧制压力预报模型.结果表明,该模型训练平均误差分别为4.63×10-4和8.35×10-4,预报平均误差分别为±2.2%和±1.6%.     

利用BP人工神经网络实现对轧机轧制力的预测

将人工神网络与轧制力预测相结合,利用BP人工神经网络对4004铝合金轧机的轧制力进行预测,设计该预测模型并采用MATLAB神经网络工具箱加以实现,获得了较高的预测精度.     

基于人工神经网络的中厚板精轧机轧制力预报

采用人工神经网络方法,以生产实测数据为基础,建立了高精度的中厚板精轧机轧制力预报模型。     

基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型

为了提高冷连轧机轧制力预报精度，提出一种解析数学模型结合神经网络校正模型的计算方法，建立冷连轧机轧制力预报模型。采用径向基函数的局部映射和全局线性映射相结合的神经网络校正模型求解带钢变形抗力和轧制变形区的摩擦因数；并采用轧制变形区离散化方法分析轧制变形区内张力、摩擦力及金属变形抗力等在带钢轧制方向上的分布规律，从而建立轧制力在线计算数学模型。现场实测数据离线仿真结果表明，采用此基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型预测轧制力，其预测误差小于8．9％，此模型能用于指导生产实践。     

铜杆轧机轧制力计算及1号轧机零件强度核算

根据西姆斯公式计算连轧机轧制力，并在此基础上核算１号轧机零件强度和寿命。     

基于人工神经网络的扁钢轧制力模型

根据ＢＰ人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模,结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差〈１％,模型计算值与实测值的偏差,４％,较好地反映了实际轧制过程的特征。     

基于多神经网络的热连轧轧制力预计算

提出使用BP、RBF混合网络建立的多神经网络来预报热连轧轧制力。工程实例说明,相对于传统数学模型和单神经网络建立的数学模型,多神经网络在预报精度和网络冗余方面占有较大优势。文中建模方法也为．研究多变量复杂工程提出了一条新思路。     

热连轧机轧制力成比例负荷分配的CLAD算法

为了实现热连轧精轧机组负荷分配的在线优化设定,提出一种轧制力成比例负荷分配的新算法CLAD算法(change load ratio by adjusting draft).其要点是通过调整压下量的偏差来使当前轧制力与目标轧制力的偏差最小化.根据轧制力成比例原则建立非线性方程组,结合假设条件,将系数矩阵简化为对角阵,经数学推导给出了新算法的迭代公式和收敛条件.提出一种经验插值法确定初始值,使得负荷分配迭代计算能快速收敛.对宝钢典型轧制案例的模拟计算验证了新算法具有计算速度快、收敛性好等优点,可用于在线计算.     

冷连轧第5机架轧制力模型

在冷连轧轧制过程中,综合考虑轧件、轧辊的弹性变形和轧件的塑性变形,将轧件的受力变形区分为:入口弹性变形区、塑性变形区和出口弹性变形区·采用数值积分法,迭代计算入口弹性变形区和塑性变形区的轧制力,用出口区单位压力分布曲线围成的面积和轧件宽度的乘积近似计算出口弹性变形区的轧制力,两者求和即得到第5机架轧制力计算模型·用现场记录的不同钢种和规格的多组数据进行仿真计算,结果表明,该模型满足冷连轧生产轧制力预计算所需的精度要求·     

Y型轧机的孔型设计与力能参数

本文根据3辊Y型轧机的工艺特点,通过几何关系,推导出适用于3辊Y型轧机的孔型设计公式和力能参数计算公式。     

热轧带钢精轧过程高精度轧制力预测模型

轧制力模型的计算精度直接影响热轧带钢厚度控制精度,目前大多数轧制力模型都把轧制压力分解成应力状态影响系数和变形抗力的乘积.选用与西姆斯公式吻合较好美坂佳助公式作为应力状态影响系数模型,并考虑残余应变的影响,建立了高精度轧制力预测模型.分析了残余应变对普碳钢和合金钢轧制力的影响,给出了带钢热连轧机组残余应变工程计算方法.现场应用结果表明,该轧制力模型具有较高的预测精度,可以满足在线要求.