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基于量子粒子群算法的BP网络板形模式识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前板形模式识别方法存在的问题,以及考虑到现代轧机板形控制手段的多样化和板形控制能力的提高,为了提高板形模式识别模型的精度,本文以1次、2次、3次和4次勒让德正交多项式为板形基本模式,建立了基于量子粒子群-BP算法混合优化神经网络的新型板形模式识别模型。仿真实验表明,该模型抗干扰能力强、识别精度高、速度快,可以为板形控制策略的制定提供可靠依据。 相似文献
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为开发既具有电热性能又满足对三维表面具有一定适应性的电加热织物,采用定制纤维铺放(TFP)工艺设计制备直线形、正弦波形、锯齿形和尖角形4种镍铬合金丝排布方式的电加热织物,研究电加热织物的电热性能和半球成型性能。结果表明:10 V直流电压下通电30 s, 4种电加热织物表面最高平衡温度分别达到159.5、92.8、66.7和31.5℃,温度分布均匀;反作用力与镍铬合金丝排布方式密切相关;半球成型最终状态下,直线形电加热织物成型反作用力最小,表面褶皱和细观缺陷最少,且最大面内剪切角为32.26°;与未引入镍铬合金丝玻璃纤维基底织物相近,即直线形电加热织物半球成型性优于正弦波形、锯齿形和尖角形电加热织物。 相似文献
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