| 基于RBF网络的金属应力状态系数模型 |
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| 引用本文： | 雷明杰,孟令启.基于RBF网络的金属应力状态系数模型[J].微计算机信息,2009,25(15). |
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| 作者姓名： | 雷明杰 孟令启 |
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| 作者单位： | 郑州郑州大学机械工程学院,450001
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 应力状态影响系数 RBF神经网络 预测 |
The Model of Influential Coefficient in Stressed State of Medium and Heavy Plate Rolling Mill Based on RBF Neural Network |
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| LEI Ming-jie,MENG Ling-qi.The Model of Influential Coefficient in Stressed State of Medium and Heavy Plate Rolling Mill Based on RBF Neural Network[J].Control & Automation,2009,25(15). |
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| Authors: | LEI Ming-jie MENG Ling-qi |
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