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更新時間：2025.05.10
冷軋板帶板形識別及控制的研究進(jìn)展

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目前帶鋼板形的質(zhì)量水平還不能滿足各行業(yè)用戶的要求,其主要原因之一就是板形自動控制系統(tǒng)不完善,而且在信號檢測、信號處理、板形模式識別等方面研究滯后,使之成為板形控制中的薄弱環(huán)節(jié)。綜述了冷軋板帶板形信號檢測、板形缺陷判別及板形控制的研究成果,比較了各項研究工作的優(yōu)缺點(diǎn),并提出了發(fā)展方向。

基于FEM-ANN的冷軋板帶板凸度預(yù)報

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針對1450HC軋機(jī),利用大型非線性有限元軟件MSC.Marc建立仿真模型,對多種軋制工況進(jìn)行了模擬,得到了板凸度值。研究了不同板帶參數(shù)、工藝參數(shù)、板形調(diào)控參數(shù)對軋后板凸度的影響規(guī)律。以有限元計算值為訓(xùn)練樣本,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射功能,建立了板凸度預(yù)報模型,在訓(xùn)練過程中采用了改進(jìn)的快速BP訓(xùn)練算法,從而提高了訓(xùn)練速度,加快了網(wǎng)絡(luò)收斂速度,增加了算法的可行性。該網(wǎng)絡(luò)模型解決了有限元計算時間長,難以在線應(yīng)用的問題。

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