基于人工神经网络的中厚板精轧机轧制力预报

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1、第!"卷第!期武汉科技大学学报（自然科学版）#$%&!"，’$&!!(()年*月+&$,-./01213&$,453&6785/（&’09.:0%4538158;<393$1）+.18!(()基于人工神经网络的中厚板精轧机轧制力预报程晓茹)，胡衍生)，任勇)，宋耀华!（)&武汉科技大学，湖北武汉，">((A)；!&武汉钢铁（集团）公司，湖北武汉">((A>）摘要：采用人工神经网络方法，以生产实测数据为基础，建立了高精度的中厚板精轧机轧制力预报模型。关键词：中厚板轧制；人工神经网络；轧制力；模型中图分类号：7B>()文献标识码：C文章编号：)(()="@A（?

2、!(()）(!=()>!=(>要依据经验对变形抗力模型的函数类型作出假)传统轧制力预报模型设，通常采用以下几种指数型函数：热轧板带轧制力计算公式的一般形式如下：!/).*)"""(8D（E)).*)!）（）>"·%)(!"#$&’(（)）%!)!式中：#———轧件宽度；$———考虑轧辊弹性压扁［)（*）?1（)*1)）］（?）(0"(0"的变形区长度；&’———应力状态系数；(———平面)/)!).*)变形抗力。"""(8D（E*)!）（）>"·.)(其中，&’和(是两个子模型。&’是变形区!!)［)（*）?1（)*1)）］（*）几何形状参数的函数，是采用理

3、论简化模型结构，(0"(0"根据大批生产实测数据进行非线性回归获得的。!/).)""8D（E)).*)!）（）>*)"!?（F）)(由于简化条件的不同，&’简化模型的结构形式一般有如下几种：))!/).*))""8D（E*)!）（）>"!?（A）.)(%$&’")(*))!+（!）实际上，变形抗力的变化规律并不能在大范%%围内与所选择的函数类型完全一致，特别是当考$$&’")(*))!+*)!*)>!!+（>）虑静态再结晶、应变积累、动态再结晶、相变等因素的影响时，变形抗力的变化很复杂，难以用所选,,&’")(*))*)!*)>!（"）"+"+定的函数来描述

4、，因而，势必带来较大的误差。由于轧制变形的复杂性，&’理论模型是依据采用传统轧制力预报模型计算，最大偏差多大量假设和简化条件推导得来的，为了应用中计在!(2以上［)］，将其用于生产中计算机设定和控算方便快速，又将理论模型进一步简化，才获得以制，显然不能满足要求。因此，生产中都是采用自上不同的理论简化模型结构。用这些模型结构建适应方法来提高轧制力预报精度。但是，由于模立起来的理论-统计型公式能反映变形区几何形型本身结构的限制，自适应方法也难于适应实际状对应力状态系数的主要影响趋势，但精度较差。生产过程。这样采用自适应方法来提高轧制力预(是材质和热力学条件的函数

5、，目前还没有报精度，当改变轧制品种规格时，要牺牲前几块成熟的理论能够准确地算出生产条件下的轧件变钢。传统轧制力模型精度不高的原因是模型的函形抗力，而是用实验的方法得到在不同变形温度、数类型不能准确地反映变量之间的关系。变形速度、变形程度条件下某一特定钢种的变形!基于GH网络的轧制力预报抗力，并利用多元回归的方法对实测数据进行处理，得到这一钢种的变形抗力模型。这样做，首先人工神经网络是一个并行和分布式的信息处收稿日期：!(()=(>=(?作者简介：程晓茹（)@?A=），女，武汉科技大学材料与冶金学院，副教授&万方数据/..$年第/期程晓茹，等：基于人工神经网络

6、的中厚板精轧机轧制力预报$44理网络结构，由许多功能简单的单元组成，通过简单的非线性处理单元的复合映射，即可获得复杂的非线性处理能力，一个三层!"网络可实现以任意精度逼近任何曲线。利用神经网络来预报轧制力，不需要假设数学模型的函数类型，只需通过权值矩阵来记住什么条件下会得到什么结果，因而可以避免上述误差。采用!"神经网络对中厚板精轧机轧制力进行预报，网络结构选用一个隐含层。输入层的输入参数是：轧件的入口厚度、出口厚度与宽度，轧炉号化学成分波动对轧制力的影响。另外，神经辊直径，轧件的含碳量、含锰量、含硅量，轧制温度网络可同时承担建立模型和模型自适应两个任和轧制

7、速度#个参数。输出层的输出参数是轧制务，即学习和再学习，故可不断适应生产环境的变力。隐层神经元个数经过试验和优选确定为$#化，确保预报精度。个。神经元的变换函数采用双曲正切%&’()&*形表!"###精轧机上工艺参数、轧制力实测及预报值式，即：4565.5#5,5"=5道次((((:<$22$%+,（-&#）(·;$.67$.67"!（"#"）$）（#）$4931#/53#3$.///3$42/35$39/35$$3$’+,（-&#"//53#3/$344$./239/329443/1/1/3/419#"$!(")*)%+"（$.）4/$344$133/$.

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