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基于人工神经网络的扁钢轧制力模型

Modeling of the Rolling Force Based on Artificial Neural Networks

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【作者】 赵伦王邦文韩素梅

【Author】 Zhao Lun; Wang Bangwen; Hai Sumei (Mechanical Engineering School, UST Beijing, Beijing 100083,China Beijing Mechanical School, Beijing 100045, China)

【机构】 北京科技大学机械工程学院!北京100083北京市机械工业学校!北京100045

【摘要】 根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征.

【Abstract】 Based on the principle of BP neural networks, the rolling force model is created after thoroughly analyzing and Processing the data of 400 nun mill. It states that the difference betWeen the real value and the ours of the model is in order of 4 percent. The model on basis of BPNN is Practical and it reflects the real featUre of the rolling process.

  • 【文献出处】 北京科技大学学报 ,JOURNAL OF UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY BEIJING , 编辑部邮箱 ,1999年03期
  • 【分类号】TG33
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】74
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