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基于人工神经网络的热轧带钢热流密度预测
引用本文:张敏,周旭东,刘相华,王国栋.基于人工神经网络的热轧带钢热流密度预测[J].钢铁研究学报,2004,16(3):75-78.
作者姓名:张敏  周旭东  刘相华  王国栋
作者单位:东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004
基金项目:国家自然科学基金资助项目(59995440)
摘    要:采用BP神经网络与数学模型相结合的方法对热带精轧机组机架间水冷区带钢热流密度进行预测,进而优化了机架间冷却的数学模型。结果表明,利用BP神经网络得出的带钢热流密度计算的终轧温度与实测值的标准差比原来仅用数学模型的传统算法减少了14.08%,故该方法具有较好的在线应用前景。

关 键 词:机架间冷却  BP神经网络  数学模型  热流密度  终轧温度  热轧  带钢
文章编号:1001-0963(2004)03-0075-04
修稿时间:2002年12月12

Prediction of Heat-Flow Density for Hot-Rolled Strip Based on Artificial Neural Networks
ZHANG Min,ZHOU Xu-dong,LIU Xiang-hua,WANG Guo-dong.Prediction of Heat-Flow Density for Hot-Rolled Strip Based on Artificial Neural Networks[J].Journal of Iron and Steel Research,2004,16(3):75-78.
Authors:ZHANG Min  ZHOU Xu-dong  LIU Xiang-hua  WANG Guo-dong
Abstract:The hot strip heat-flow density in interstand water cooling zones of finishing mill was predicted by mathematical model combined with BP neural network for optimization of the model of interstand cooling. The standard deviation between the predicted and measured finishing temperature was reduced by 14.08 %. The method can be used for on-line prediction.
Keywords:interstand cooling  BP neural network  mathematical model  heat-flow density  finishing temperature  hot rolling  strip
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