【摘 要】
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分析了中厚板板凸度计算模型并给出了相应的在线数学模型。为了提高板凸度在线模型预测精度,提出了一种基于模糊聚类BP神经网络的板凸度模型影响系数的优化方法。并采用模糊
【机 构】
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东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
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分析了中厚板板凸度计算模型并给出了相应的在线数学模型。为了提高板凸度在线模型预测精度,提出了一种基于模糊聚类BP神经网络的板凸度模型影响系数的优化方法。并采用模糊聚类分析方法,科学选取学习样本,解决了由于样本多学习速度慢的问题。通过对大量在线数据分析得出,这种方法对中厚板板凸度的预报精度有很大改善,能适应不断变化的工艺过程和设备条件。
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