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文献标题: 基于径向基神经网络的薄板平整轧制力预报模型
文献来源: 段雪厚;王石刚;徐威;唐成龙;  上海交通大学学报  2011年  06期
文献关键词: 平整轧制力预报薄板径向基神经网络参数修正
文献摘要: 冷轧薄板在平整轧制时具有轧件厚度薄、压下率小的特点,其平整轧制力往往计算困难,精度难以保证.针对上述情况,提出一种基于参数修正的轧制力数学模型来计算其平整轧制力.同时,为进一步提高计算精度,运用RBF(Radial Basis Function)神经网络来预测该平整轧制力数学模型的计算误差,并将该误差与数学模型的计算值相结合,完成对其的修正.离线仿真结果表明,薄板平整轧制力数学模型在经过自身修正参数及RBF神经网络的2次修正后,计算精度可达到6%以内,具有较高的工程应用价值.
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