| 基于改进的BP神经网络无缝钢管连轧轧制力的预测北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 张坚,双远华,胡建华,穆佳浩,赵铁林.基于改进的BP神经网络无缝钢管连轧轧制力的预测北大核心CSCD[J].锻压技术,2022,47(5):153-160. |
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| 作者姓名： | 张坚 双远华 胡建华 穆佳浩 赵铁林 |
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| 作者单位： | 太原科技大学 重型机械教育部工程研究中心,山西 太原030024;太原科技大学 材料科学与工程学院,山西 太原030024,太原科技大学 材料科学与工程学院,山西 太原030024,太原科技大学 重型机械教育部工程研究中心,山西 太原030024,太原重工股份有限公司,山西 太原030024 |
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| 基金项目： | 山西省重点研发项目(201903D121049)； |
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| 摘 要： | 无缝钢管连轧过程具有多变量、强耦合、非线性等特点,传统的数学模型无法对一些参数进行精确地预测。为了提高连轧过程中轧制力预测的精度,采用改进初始值选取方法来优化BP神经网络,建立改进的BP神经网络的轧制力预测模型。首先,采集某钢厂历史生产数据,进行预处理,通过灰色关联度确定影响轧制力的主要因素;然后,对初始值进行设置,利用MATLAB编写仿真程序对连轧机组轧制力进行预测。结果表明:基于改进的BP神经网络的轧制力预测模型具有很强的学习能力和表达能力,轧制力预测精度得到了很大的提高,对实际的生产具有重要意义。
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| 关 键 词： | 无缝钢管 轧制力 初始值选取方法 灰色关联分析 改进的BP神经网络 |
Prediction on rolling force in continuous rolling of seamless steel pipe based on improved BP neural network |
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| Zhang Jian,Shuang Yuanhua,Hu Jianhua,Mu Jiahao,Zhao Tielin.Prediction on rolling force in continuous rolling of seamless steel pipe based on improved BP neural network[J].Forging & Stamping Technology,2022,47(5):153-160. |
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| Authors: | Zhang Jian Shuang Yuanhua Hu Jianhua Mu Jiahao Zhao Tielin |
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