人工神经网络对管材张减精度预测

钢铁, 2000, 35(2): 28-31.

1.燕山大学

2.燕山大学

3.燕山大学

基金项目: 国家科技攻关项目(95-528-02-02-02E)

PREDICTION OF ACCURACY OF STRETCH REDUCTION BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

无缝钢管张力减径是多机架机组对荒管进行无芯棒连轧过程.它具有复杂的金属流动状态,影响其精度的工艺参数较多,难以用现有轧制理论进行分析.应用人工神经网络的BP算法,对不同坯料样本进行训练学习,确定其权值和阈值,建立起预测管材精度的数学模型.经试验证明该模型具有较高的可靠性和精度.

[1]	Molnter H;Rampazzi P;Cnapanzano V.Three-motor Group Drive System for Stretch Reducing Mill (SRE)[A].,1988:3-9.
[2]	杜凤山;黄庆学;刘才 .管材减径过程的计算机预测[J].钢铁,1995,30(07):28-31.
[3]	Paul Bernardy;Hermann Moeltner .Contribution to the modelling of stretch reducing of tubes[J].Steel Research,1996(4):149-155.
[4]	张立明.人工神经网络的模型及其应用[M].上海:复旦大学出版社,1993:32.

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