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基于FEM-ANN的冷轧板带板凸度预报的研究
发表时间:[2013-12-20]  作者:杜凤山1,2,薛涛1,2,王超1,2,于凤琴1,2,孙静娜1,2  编辑录入:admin  点击数:284

内容简介

点击下载——基于FEM-ANN的冷轧板带板凸度预报的研究.doc基于FEM-ANN的冷轧板带板凸度预报的研究杜凤山1,2,薛涛1,2,王超1,2,于凤琴1,2,孙静娜1,2(1.燕山大学机械工程学院,河北秦皇岛066004;2.燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,河北秦皇岛066004)摘要:针对1450HC轧机,利用大型非线性有限元软件MSC.Marc建立仿真模型,对多种轧制工况进行了模拟,得到了板凸度值。研究了不同板带参数、工艺参数、板形调控参数对轧后板凸度的影响规律。以有限元计算值为训练样本,利用BP神经网络强大的非线性映射功能,建立了板凸度预报模型,在训练过程中采用了改进的快速BP训练算法,从而提高了训练速度,加快了网络收敛速度,增加了算法的可行性。该网络模型解决了有限元计算时间长,难以在线应用的问题。关键词:有限元;BP神经网络;板凸度;改进算法随着中国经济的飞速发展,对板带的质量要求越来越高,板带材是工农业生产中重要的金属材料,板带的质量包括很多方面,其中板凸度是衡量板带质量的—个重要指标。目前不少研究者建立了很多板凸度预报模型,但板带在加工过程中,受到金属本身特性和轧制条件的影响,同时各轧制因素有较强的非线性、时变及相互耦合..

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