【摘 要】
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板材头部的弯曲问题,由于受到诸多线性、非线性因素及边界条件的影响而相当复杂,用传统的数学模型的方法进行计算,很难确定比较精确、合理的回归模型.该文通过实验室试验和生
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板材头部的弯曲问题,由于受到诸多线性、非线性因素及边界条件的影响而相当复杂,用传统的数学模型的方法进行计算,很难确定比较精确、合理的回归模型.该文通过实验室试验和生产现场试验,初步研究了各个因素对板材头部弯曲的影响规律,运用轧制理论中关于不对称轧制、金属流动、前滑等理论,分析板材头部弯曲的内在机理.然后建立了BP神经网络预报模型,分析各个因素的交互影响规律,对工艺参数进行了调整与优化.并以此为基础建立了BP神经网络板材弯曲控制模型,对来料参数进行计算,输出控制参数调节值,进而对现场生产进行指导.最后,对板材弯曲模型的在线控制技术进行了探讨,因为对于一个控制系统来说,真正实现控制的实时化和自动化是很重要的.
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