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基于人工神经网络铝箔轧机轧制力模型 总被引:5,自引:1,他引:5
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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