【摘 要】
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针对现场在没有出现可见浪形的情况下,利用Shohet判别式设定的出口比例值仍然不能保证在"平坦死区"内,表明该判别式并不能够完全满足现场要求,因此利用神经网络预报精轧F1~F6
【机 构】
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北京科技大学冶金工程研究院,北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心
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针对现场在没有出现可见浪形的情况下,利用Shohet判别式设定的出口比例值仍然不能保证在"平坦死区"内,表明该判别式并不能够完全满足现场要求,因此利用神经网络预报精轧F1~F6机架出口比例凸度。利用神经网络来进行预报,与传统模型相比,可以进行高度的非线性模拟,以大量实际数据训练神经网络,具有模型结构简单、容易实现等优点。研究结果表明,在出口厚度为2~6 mm的带钢中,出口凸度均处于±15μm的公差范围内,从而能够满足现场的实际需要。
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