典型文献
数据驱动的热轧钢板头部变形预测与智能优化
文献摘要：
宽厚板头部形状控制是提高产品成材率的有效手段.提出一种基于数据驱动的钢板头部形状预测及控制模型.首先根据所开发的平面形状测量仪表,以多道次轧制完成后钢板的头部变形面积为测量目标,结合轧制过程数据建立了头部变形数据集.其次提出一种基于多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)的钢板头部变形预测模型.最后基于所建立的数据驱动预测模型,采用自适应惯性权重的粒子群算法(adaptive-weighted par-ticle swarm optimization,APSO)对设定的头部变形控制参数进行优化,以减少头部变形面积.结果表明,提出的预测模型对于头部变形面积预测的平均误差为58 983mm2,优化后的头部变形参数有效减少了钢板的头部变形,相比于原有设定模型平均减少了16.85％.
文献关键词：
热轧;头部变形;数据驱动模型;控制优化;MLP;APSO;机器视觉
中图分类号：
作者姓名：
李旭;董梓硕;丁敬国;张殿华
作者机构：
东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819
文献出处：
引用格式：
[1]李旭;董梓硕;丁敬国;张殿华-.数据驱动的热轧钢板头部变形预测与智能优化)[J].钢铁研究学报,2022(12):1398-1407
A类：
983mm2
B类：
热轧钢板,头部变形,变形预测,智能优化,宽厚板,形状控制,成材率,控制模型,测量仪,仪表,多道次,测量目标,轧制过程,过程数据,形数,多层感知机,multi,layer,perceptron,MLP,驱动预测,自适应惯性权重,粒子群算法,adaptive,weighted,par,ticle,swarm,optimization,APSO,变形控制,控制参数,面积预测,平均误差,变形参数,设定模型,模型平均,数据驱动模型,控制优化,机器视觉
AB值：
0.404182
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
