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以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数与轧前厚度、轧后厚度的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度,并与BP和Elman神经网络模型相比较,结果表明,RBF神经网络能更好地适用于金属应力状态系数模型. 相似文献
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针对4200中厚板轧机生产中存在的问题,利用Matlab软件,从动力学观点建立了轧机机座垂直振动的动力学模型,分析了影响板形、板厚的模态指标及轧机产生疲劳破坏的原因。 相似文献
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