【摘 要】
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结合现场数据采集系统的实测数据,应用差分法替换精轧温度设定系统中计算误差较大的轧制传导温度模型,根据带钢各层温度的分布特点提出变长和变厚度网格划分的方法;对原精轧
【机 构】
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浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
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结合现场数据采集系统的实测数据,应用差分法替换精轧温度设定系统中计算误差较大的轧制传导温度模型,根据带钢各层温度的分布特点提出变长和变厚度网格划分的方法;对原精轧温度设定系统中空冷温降模型的辐射系数进行离线的钢种和厚度等级修正,并建立新的指数水冷温降模型,在线调整对流换热系数.由此构建的混合温度模型在保证计算速度的同时大幅度提高了预测精度.为满足现场生产精度和稳定性的需要,采用“接力”初始化训练方法,建立了神经网络自学习系统.结果表明,改造后精轧温度设定系统的预测精度比原系统高,并且在变钢种、变规格轧制时
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