基于神经网络的热带层流基本热流密度的计算

钢铁, 2004, 39(3): 29-42.

基于神经网络的热带层流基本热流密度的计算

韩斌 ^1, , 彭良贵 ^2, , 王国栋 ^3, , 刘相华 ^4, , 焦景民 ^5, , 佘广夫 ^6, , 张中平 ^7,

1.轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,东北大学,沈阳,110004

2.轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,东北大学,沈阳,110004

3.轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,东北大学,沈阳,110004

4.轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,东北大学,沈阳,110004

5.攀枝花钢铁(集团)公司热轧厂,攀枝花,617062

6.攀枝花钢铁(集团)公司热轧厂,攀枝花,617062

7.攀枝花钢铁(集团)公司热轧厂,攀枝花,617062

基金项目: 国家自然科学基金(50104004)

关键词：层流冷却 , 卷取温度 , 基本热流密度 , 数学模型 , 多元回归 , BP神经网络

CALCULATION OF BASIC HEAT-FLUX DENSITY FOR HOT STRIP LAMINAR-COOLING SYSTEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

利用现场的数据,采用BP神经元网络预报热连轧层流水冷区集管组内的基本热流密度,将预报的结果用于上、下集管组的热流密度的数学模型计算,进而优化层冷集管组的水冷温降计算数学模型的精度.将结果与采用多元回归方法所得到的结果作比较,表明采用BP神经元网络计算基本热流密度的精度要高于多元回归方法的计算精度,卷取温度的计算值与实测值的标准差比解析回归方法减少了近20 %,说明该方法具有良好的在线应用前景.

参考文献

[1]	Guo R M .Heat Transfer of Laminar Flow Cooling Strip Acceleration on Hot Strip Mill Runout Tables[J].Ironmaking and Steelmaking,1993,14(08):49-59.
[2]	孙一康.带钢热连轧的模型与控制[M].北京:冶金工业出版社,2002:122.
[3]	王国栋;刘相华.金属轧制过程人工智能优化[M].北京:冶金工业出版社,2000:103-106.
[4]	Auzinger D .Rencent Development in Process Optimization for Laminar Cooling in Hot Strip Mills[J].Ironmaking and Steelmaking,1996,23(01):84-87.
[5]	杨节.轧制过程数学模型[M].北京:冶金工业出版社,1982:74-78.
[6]	Sun X G .Application of Synergetic Artificial Intelligence to the Scheduling in the Finishing Train of Hot Strip Mills[J].Journal of Materials Processing Technology,1996,60(05):405-408.
[7]	王旭.人工神经元网络原理与应用[M].沈阳:东北大学出版社,2000:51-59.

上一张下一张

计量

下载量()
访问量()

作者相关

文章评分

您的评分：
1

0%
2

0%
3

0%
4

0%
5

0%

材料期刊网

基于神经网络的热带层流基本热流密度的计算

CALCULATION OF BASIC HEAT-FLUX DENSITY FOR HOT STRIP LAMINAR-COOLING SYSTEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

参考文献