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  本文關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀綜述，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《燕山大學(xué)》 2009年

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋制力模型研究與應(yīng)用

孫曉娜  

【摘要】： 冷軋板帶材軋制過程控制技術(shù)水平是提高板帶材產(chǎn)品質(zhì)量以及生產(chǎn)能力的關(guān)鍵。描述軋制過程的數(shù)學(xué)模型是過程控制的基礎(chǔ),其精度決定著過程控制的精度。鑒于軋制過程影響因素復(fù)雜以及各影響因素時刻變化,難于用機理模型描述,將人工智能方法用于過程控制模型的研究,是目前認(rèn)為提高過程控制技術(shù)的有效途徑。 冷軋軋制力模型是冷連軋模型系統(tǒng)的核心。本文以軋制力模型為研究對象,首先從軋制理論出發(fā),深入分析了冷軋時軋制力模型的特點,并且探討了在工程研究中應(yīng)用廣泛的Bland-Ford-Hill軋制力模型,詳細分析了影響軋制力計算精度的主要因素。 然后,在軋制力數(shù)學(xué)模型研究的基礎(chǔ)上,以某1450mm八輥五機架冷連軋機的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)為依據(jù),運用BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了拓撲結(jié)構(gòu)為7-12-1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力模型。針對單純的BP算法容易形成局部極小的缺點,將蟻群算法用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的優(yōu)化中,進一步提高了軋制力預(yù)報的精度,并通過離線學(xué)習(xí)結(jié)果有力的證明了蟻群-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力模型的優(yōu)越性。 最后,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力模型在冷軋軋制負荷分配中的應(yīng)用做了研究。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力模型代替理論數(shù)學(xué)模型,并充分利用蟻群算法分布式并行計算、全局搜索優(yōu)點,對某1450mm八輥五機架冷連軋機的軋制負荷分配進行優(yōu)化設(shè)計。本文以等相對負荷為目標(biāo)函數(shù),在設(shè)備條件和工藝條件的約束范圍內(nèi),實現(xiàn)了軋制負荷的優(yōu)化分配。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TG335.13
【目錄】：

摘要4-5

Abstract5-9

第1章 緒論9-17

1.1 課題背景9-11

1.1.1 冷軋板帶材生產(chǎn)發(fā)展綜述9

1.1.2 軋制理論發(fā)展概況9-10

1.1.3 人工智能研究現(xiàn)狀10-11

1.2 冷連軋機計算機控制系統(tǒng)簡介11-13

1.2.1 生產(chǎn)管理級(L3)11-12

1.2.2 過程控制級(L2)12-13

1.2.3 基礎(chǔ)自動化級(L1)13

1.3 課題意義及主要內(nèi)容13-17

1.3.1 課題研究意義13-15

1.3.2 研究內(nèi)容15-17

第2章 軋制力模型理論基礎(chǔ)17-28

2.1 冷軋軋制變形區(qū)及其參數(shù)17-20

2.1.1 基本參數(shù)17-18

2.1.2 變形系數(shù)18

2.1.3 絕對和相對壓下量18-19

2.1.4 變形速度19

2.1.5 軋制時的前滑19-20

2.2 冷軋軋制力數(shù)學(xué)模型20-24

2.2.1 Bland-Ford-Hill 隱式模型22-23

2.2.2 Bland-Ford-Hill 顯式模型23-24

2.3 影響軋制力的主要因素24-26

2.3.1 變形抗力對軋制力的影響24-25

2.3.2 摩擦系數(shù)對軋制力的影響25-26

2.3.3 張力系數(shù)對軋制力的影響26

2.4 本章小結(jié)26-28

第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力模型設(shè)計28-39

3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識28-30

3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類28

3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法28-29

3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則29-30

3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-34

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)30

3.2.2 BP 算法原理30-32

3.2.3 BP 算法流程32-34

3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力模型設(shè)計34-38

3.3.1 模型結(jié)構(gòu)設(shè)計34-36

3.3.2 BP 算法參數(shù)設(shè)定36-37

3.3.3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程37-38

3.4 本章小結(jié)38-39

第4章 蟻群算法-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力模型實例39-48

4.1 概述39-40

4.2 蟻群算法原理40-42

4.2.1 基本蟻群算法40-41

4.2.3 最大-最小螞蟻系統(tǒng)41-42

4.3 MMAS-BP 算法設(shè)計42-45

4.3.1 蟻群初始化42

4.3.2 適應(yīng)度評價42-43

4.3.3 算法參數(shù)選擇43-45

4.3.4 算法流程45

4.4 仿真實例分析45-47

4.5 本章小結(jié)47-48

第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力模型在冷軋軋制負荷分配優(yōu)化中的應(yīng)用48-58

5.1 冷軋軋制負荷分配的計算特點48-49

5.2 冷連軋軋制負荷分配的優(yōu)化設(shè)計49-55

5.2.1 壓下方式49-50

5.2.2 目標(biāo)函數(shù)50-51

5.2.3 約束條件51-52

5.2.4 優(yōu)化方法52-53

5.2.5 數(shù)學(xué)模型53-55

5.3 實例分析55-57

5.4 本章小結(jié)57-58

結(jié)論58-60

參考文獻60-65

攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果65-66

致謝66-67

作者簡介67

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