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基于GRNN神经网络的4200轧机宽展模型 总被引:1,自引:0,他引:1
轧制过程中,针对4200轧机在轧件宽展变化自动预测和控制,分析了轧制过程中宽展变化的影响因素。在神经网络技术和现场实测数据的基础上,利用Matlab人工神经网络工具箱,应用GRNN广义回归神经网络建立宽展变化预测模型来提高轧制宽展变化预测的精度。结果表明,该方法建立的模型可以实现对宽展变化的预测,其预测精度有较大提高。 相似文献
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以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数与轧前厚度、轧后厚度的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度,并与BP和Elman神经网络模型相比较,结果表明,RBF神经网络能更好地适用于金属应力状态系数模型. 相似文献
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针对4200中厚板轧机生产中存在的问题,利用Matlab软件,从动力学观点建立了轧机机座垂直振动的动力学模型,分析了影响板形、板厚的模态指标及轧机产生疲劳破坏的原因。 相似文献
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