【摘 要】
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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
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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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