基于人工神經網絡的扁鋼軋制力模型

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基于人工神經網絡的扁鋼軋制力模型

趙倫, 王邦文, 韓素梅

文章導航 > 工程科學學報 > 1999 > 21(3): 277-279

趙倫, 王邦文, 韓素梅. 基于人工神經網絡的扁鋼軋制力模型[J]. 工程科學學報, 1999, 21(3): 277-279. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

引用本文:

趙倫, 王邦文, 韓素梅. 基于人工神經網絡的扁鋼軋制力模型[J]. 工程科學學報, 1999, 21(3): 277-279. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

Zhao Lun, Wang Bangwen, Hai Sumei. Modeling of the Rolling Force Based on Artificial Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(3): 277-279. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

Citation:

Zhao Lun, Wang Bangwen, Hai Sumei. Modeling of the Rolling Force Based on Artificial Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(3): 277-279. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

趙倫, 王邦文, 韓素梅. 基于人工神經網絡的扁鋼軋制力模型[J]. 工程科學學報, 1999, 21(3): 277-279. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

引用本文:

趙倫, 王邦文, 韓素梅. 基于人工神經網絡的扁鋼軋制力模型[J]. 工程科學學報, 1999, 21(3): 277-279. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

Zhao Lun, Wang Bangwen, Hai Sumei. Modeling of the Rolling Force Based on Artificial Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(3): 277-279. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

Citation:

Zhao Lun, Wang Bangwen, Hai Sumei. Modeling of the Rolling Force Based on Artificial Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(3): 277-279. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

基于人工神經網絡的扁鋼軋制力模型

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.03.017

1. 北京科技大學機械工程學院, 北京 100083;
2. 北京市機械工業學校, 北京 100045

作者簡介:
趙倫男,28歲,碩士生

中圖分類號: TG335;TG335.5;Q954.52
計量
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- HTML全文瀏覽量: 107
- PDF下載量: 4
- 被引次數: 0
出版歷程
- 收稿日期: 1998-09-05
- 網絡出版日期: 2021-08-27

Modeling of the Rolling Force Based on Artificial Neural Networks

1. Mechanical Engineering School, UST Beijing, Beijing 100083, China;
2. Beijing Mechanical School, Beijing 100045, China

摘要: 根據BP人工神經網絡算法原理,結合某廠型鋼軋機軋制扁鋼時的軋制力實測數據,對扁鋼軋制力進行建模.結果表明,神經網絡用于軋制力建模是可行的,所建模型系統誤差<1%,模型計算值與實測值的偏差<4%,較好地反映了實際軋制過程的特征.
- 系統建模 /
- 神經網絡 /
- 軋制力模型
Abstract: Based on the principle of BP neural networks, the rolling force model is created after thoroughly analyzing and Processing the data of 400 nun mill. It states that the difference between the real value and the ours of the model is in order of 4 percent. The model on basis of BPNN is Practical and it reflects the real feature of the rolling process.
- system modeling /
- neural networks /
- rolling force model

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