【摘 要】
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利用MATLAB中的神经网络工具箱,采用BP神经网络,实现了斯太尔摩高速线材冷却线上的工艺参数和冷却过程中温降之间的复杂的非线性映射,建立了高速线材冷却过程的温降模型。对
【机 构】
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武汉科技大学钢铁冶金资源利用省部共建教育部重点实验室,武汉钢铁集团股份有限公司,
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利用MATLAB中的神经网络工具箱,采用BP神经网络,实现了斯太尔摩高速线材冷却线上的工艺参数和冷却过程中温降之间的复杂的非线性映射,建立了高速线材冷却过程的温降模型。对神经网络模拟计算出的温降与现场的实测温降进行了比较,结果表明:BP网络有较高的计算精度。这对于实际斯太尔摩冷却控制能提供参考。
Using the neural network toolbox in MATLAB and the BP neural network, the complex nonlinear mapping between process parameters on the cooling line of the Steyr-Morse high-speed wire and the temperature drop during the cooling process is realized, and the temperature of the high-speed wire rod cooling process is established Drop the model. The temperature drop simulated by the neural network is compared with the measured temperature drop at the site. The results show that the BP network has higher calculation accuracy. This provides a reference for actual Stelmor cooling control.
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