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轧钢机力能参数神经网络预测 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析轧机轧制过程中的力能参数的基础上 ,测量并计算了 50 0 mm轧机的轧制力。探讨了用神经网络模型确定轧制力的方法 ,预测了轧制力 ,并将三种方法得到的轧制力进行了比较。结果表明用神经网络模型预测的轧制力误差远小于基于传统数学模型计算的轧制力误差 ,它能较好他反映实际轧制过程的特征。 相似文献
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通过分析1720HC冷轧机工作原理及性能特点,建立了1720HC冷轧机工作机座三维模型及有限元模型。与以往模型相比,该模型充分考虑了由于窜辊、辊形、单侧驱动等因素带来的辊系不对称缺陷,最大程度减少了假设,极大提高了计算精度及结果可信度。按1#轧机最大轧制力施加载荷,在进行接触设置、约束后进行有限元模拟,得到最大轧制力下,工作机座应力、应变分布规律。其后分别对辊系及机架进行强度和刚度分析,并计算出轧机工作机座刚度为12470kN/mm。分析认为轧机结构合理,满足生产要求。计算结果不仅为HC冷轧机工作机座的结构设计提供理论指导,且对板形控制及轧制规程的制定具有实用价值。 相似文献
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文章研究了KOCKS轧机三辊切线孔型生产圆棒时轧件的横截面积与KOCKS轧机孔型参数、轧件初始断面之间的关系,并给出相关数学模型。利用宝特棒材生产线上采集的数据,以轧件道次延伸率的计算值与实际值误差标准差最小为目标优化模型中的系数,使道次延伸率计算结果误差在±1%以内,说明模型可以为KOCKS孔型参数设计和优化提供参考。计算了轧件在KOCKS轧机孔型中轧制时的平均应变、应变速率、轧制力、轧制力矩等力能参数,并将轧制力矩的计算值与实测值进行比较,误差范围多在±5%以内,说明模型具有一定精度,可以为轧机负荷设定及调整提供参考。 相似文献
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本文讲述了用轧制过程中的实际数据借助于软件工具来优化和轧制力子模型有密切关系的材料的5个系数,通过优化此5个系数使轧机每一道次的轧制力分配更趋合理,带卷的各项性能指标的稳定性得到了进一步提高。 相似文献
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为了使钨板轧制过程中的各项轧制参数得到有效控制,对钨板轧制数学模型进行了研究。首先在Gleeble热模拟机上进行热压缩试验,研究了变形抗力与各种变形条件的关系,确定了变形抗力模型:通过550mm轧机轧制钨板时采集到的有关数据,建立了应力状态影响系数数学模型、变形区长度等模型:最终建立了550mm钨板轧机轧制力模型。利用模型计算值与实际测量参数进行了对比,结果比较满意。 相似文献
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为了得到一个较为精确的轧制力,提取国内现有的900 mm×300 mm、700 mm×300 mm、500 mm×300 mm、600 mm×200 mm、500 mm×200 mm 5种大规H型钢生产线的轧制规程和孔型等参数,采用有限元分析软件Deform对二辊孔型轧制过程进行模拟,得到轧制力有限元仿真结果。再采用专用的电力测试仪器,测试该5种规格H型钢的实际轧制力。将仿真结果与实测数据进行对比,验证了模型的准确性。建立H型钢三维弹塑性热力耦合有限元模型,分析H型钢轧制稳定阶段的变形与应力分布情况,在艾克隆德法的基础上,使用平均压下量代替腹板压下量,对大规格H型钢二辊孔型轧制阶段的轧制力模型进行修正,并使用修正后的轧制力模型对几个典型道次的轧制力进行了计算,与修正前的模型对比,轧制力误差由40%减小至17%以内。 相似文献
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大型楔横轧机轧制力和轧制力矩有限元算法 总被引:3,自引:1,他引:3
精确确定大型楔横轧机的轧制力和轧制力矩是研究大型楔横轧机的重要基础课题,通过理论计算和有限元法模拟,计算了H1400大型楔横轧机的轧制力和轧制力矩,误差均在10%以内,为研制H1400大型楔横轧机提供了有效的数值工具。 相似文献
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基于MATLAB的BP网络预报2350中板轧制力能参数 总被引:4,自引:0,他引:4
应用MATLAB神经网络工具箱训练BP网络的基本原理和方法,建立了2350中板轧机轧制压力和轧制力矩的BP网络。预报计算表明:该BP网络高效简便、计算精度好,所训练好的BP网络预报2350中板轧机的轧制压力和轧制力矩的相对误差小于5%,满足生产控制的要求。 相似文献
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研究了盘型件双面辗压成形过程,分析了辗压头与坯料各接触区域受力状态。以金属成形理论为基础,建立了盘型件双面辗压的计算模型,通过对任一时刻辗压变形过程中力能参数的研究,推导出辗压力和力矩的计算公式,获得了其解析解,并研究了辗压头参数对辗压力及力矩的影响规律。其结果对辗压设备的设计及进一步研究盘型件辗压工艺规律提供了理论依据。 相似文献
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以仓储货架零件为例,论述了辊式冲孔原理,进行了辊式)中孔冲裁力的计算,为工程计算和理论分析提供了借鉴。 相似文献
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