轧制力预测相关论文
为了更加精确地预测冷连轧轧制力,设计了一种通过分层提取和目标相关特征来实现的比例损失堆叠去噪自编码器.首先,通过堆叠去噪自......
期刊
带钢冷轧的生产技术是衡量钢铁工业发展水平的重要标志,成品的板形质量和板厚精度与轧制过程中的轧制力密切相关。轧制过程需要先......
为满足无缝钢管连轧工艺设计和生产管理的需要,采用MATLAB APP开发了符合实际生产的无缝钢管连轧工艺的性能预测软件,该软件以坯料......
板带材热连轧轧制过程中,轧制力的精确控制对改善带钢板形性能有至关重要的作用。针对B钢厂2250热连轧轧线轧制力模型计算值与实际......
带钢冷轧生产过程中,轧制力是一项至关重要的参数。其预测精度将直接影响最终产品的质量,并有效减小带材的头尾长度,提高原材料的......
在铜合金进行热轧轧制工序时,轧制力的准确预测影响着整个热轧轧制工序和热轧产品的性能。热轧轧制力设定的精度决定了铜合金板坯......
针对冷连轧生产中难以建立准确的轧制力数学模型的问题,提出了基于半监督深度网络的轧制力预报模型.首先,使用堆叠去噪自编码器逐......
钢铁工业支持了国民经济以及国防建设的发展,同时各行各业的发展又推动着钢铁行业的产品质量不断进步。对于提高带钢产品的质量,平......
在铝热轧过程中,轧制力预报精度直接影响着成品的产量和质量。为了提高铝热连轧轧制力预报精度,提出一种基于深度学习方法的多层感......
对轧机轧制力预测模型进行研究。使用人工鱼群优化算法对支持向量回归（SVR）参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规......
在实际生产过程中,传统轧制力数学模型存在较大误差,影响计算精度.提出将BP网络与修正遗传算法相结合,利用BP网络的指导性搜索思想......
通过对轧机压下液压控制系统的介绍,分析和计算压下系统响应频率,设计相应的Butterworth滤波器对轧制力进行高频去噪声处理,并利用......
对轧机轧制力预测模型进行研究。由于常规LSSVM识别模型选取耗时长的网格搜索法进行参数确定,通常粒子群优化算法对LSSVM识别模型......
针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力预测精度,使用一种RBF算法的人工神经网络预测冷轧带钢屈服应力,把预测值用......
针对钛合金棒材热连轧轧制力的精确预测问题，提出了一种基于加速收敛的粒子群（ accelerate convergence particle swarm optimizatio......
铜板带的冷轧过程中,轧制力值的控制及预测是一个难点问题,轧制力控制不当会影响轧材轧制的质量.传统的轧制力预测计算是通过计算......
考虑到基于神经网络算法建立的预测模型虽然具有较好的预测精度,但是神经网络模型需要大量的训练样本,另外会增加模型的复杂程度,......
为了提高板带热连轧轧制力预测精度,建立了利用粒子群优化的混合核最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)的预测模型,并将最小二乘支持向量......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
采用贝叶斯神经网络预测精轧轧制力,从实测数据中抽取出700组数据作为样本集,其中610组数据作为训练样本,用于网络模型的训练,剩余......
本文以钛合金棒材连轧生产线为工程背景,总结和分析了棒材轧制技术的特点,轧制方式和智能优化控制技术在轧制领域的应用,并对轧制......
近年来,随着冶金行业的不断发展,冷轧带钢产品在社会应用、生活等方面得到了越来越多的应用。由于单机架的灵活和投资少的特点被广......
铝合金板材精轧过程中，轧制力是影响板材质量的重要因素。为了满足轧制现场的轧制力预报精度要求，采用改进果蝇算法（FOA）与最小二乘支......
