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摘要:轧制力预报一直是热连轧过程控制模型的核心,浅层神经网络对复杂函数的表示能力有限,而深度学习模型通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近。利用深度学习框架TensorFlow,构建了一种深度前馈神经网络轧制力模型,采用BP算法计算网络损失函数的梯度,运用融入Mini batch策略的Adam优化算法进行参数寻优,采用Early stopping、参数惩罚和Dropout正则化策略提高模型的泛化能力。基于上述建模策略,针对宝钢1880热连轧精轧机组的大量轧制历史数据进行了建模实验,对比分析了4种不同结构的前馈网络预测精度。结果表明,相比于传统SIMS轧制力模型,深度神经网络可实现轧制力的高精度预测,针对所有机架的预测精度平均提升21.11%。 相似文献
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基于摄动原理,推导出了转子系统在过盈联接配合面发生打滑及塑性变形两种失效模式下的随机变量均值、方差、协方差及随机变量间相关系数的可靠性灵敏度公式;结合电主轴实例,讨论了电主轴的主轴与其内装转子过盈配合设计有关的各随机变量的均值、方差、协方差及随机变量相关系数对结构可靠性的影响;对影响系统可靠度的尺寸参数的均值的重要性进行了排序,通过排序得到了实际过盈量的均值是影响可靠度的最敏感参数的结论。应用遗传算法对配合面实际过盈量的均值进行一维无约束优化,优化后系统可靠度得到了提高。 相似文献
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在对块状晶形LLM-105炸药进行DSC和TGA热分析条件下,对装有该混合炸药的射孔弹进行常温、200℃/100h、220℃/100h和220℃/200h等4种环境温度条件下地面模拟装枪穿钢靶试验。不同温度环境下的块状晶形LLM-105炸药耐热性能良好,所装填的射孔弹经3种高温环境穿深,相比常温条件下的试验结果均有所降低,但降低率均小于8%,药剂无剧烈热分解、燃烧、爆炸现象。在上述3种高温条件下使用LLM-105混合炸药装填的超高温射孔弹耐热安全性良好。 相似文献
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针对自动驾驶领域中的道路标线提取问题,本文结合道路结构特征和点云回波强度信息,提出了一种道路标线提取方法。首先,采用布料模拟滤波算法获取地面点云;其次,使用基于法向量的区域生长法提取路面点云;然后,采用反距离加权插值法将路面点云投影成强度特征图像,并将其分割成多个子图像,利用最大类间方差将子图像分为纯块和杂块,根据纯块与原始图像灰度均值的相对大小来确定纯块的分割阈值,根据最大类间方差算法确定杂块的分割阈值;最后,经阈值分割、形态学滤波去噪、点云反投影后得到道路标线点云。实际道路的验证结果表明,所提方法的召回率达到92.8%,准确率达到96.8%,综合评价指标达到94.8%,能提取比较完整的道路标线。 相似文献