基于人工神經網絡鋁箔軋機軋制力模型

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基于人工神經網絡鋁箔軋機軋制力模型

王邦文, 楊光, 徐峰, 李謀謂, 劉圣明, 王國平

文章導航 > 工程科學學報 > 1997 > 19(2): 173-177

王邦文, 楊光, 徐峰, 李謀謂, 劉圣明, 王國平. 基于人工神經網絡鋁箔軋機軋制力模型[J]. 工程科學學報, 1997, 19(2): 173-177. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

引用本文:

王邦文, 楊光, 徐峰, 李謀謂, 劉圣明, 王國平. 基于人工神經網絡鋁箔軋機軋制力模型[J]. 工程科學學報, 1997, 19(2): 173-177. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

Wang Bangwen, Yang Guang, Xu Feng, Li Mouwei, Liu Shengming, Wang Guoping. Model of Aluminium Foil Rolling Force Based on Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 1997, 19(2): 173-177. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

Citation:

Wang Bangwen, Yang Guang, Xu Feng, Li Mouwei, Liu Shengming, Wang Guoping. Model of Aluminium Foil Rolling Force Based on Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 1997, 19(2): 173-177. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

王邦文, 楊光, 徐峰, 李謀謂, 劉圣明, 王國平. 基于人工神經網絡鋁箔軋機軋制力模型[J]. 工程科學學報, 1997, 19(2): 173-177. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

引用本文:

王邦文, 楊光, 徐峰, 李謀謂, 劉圣明, 王國平. 基于人工神經網絡鋁箔軋機軋制力模型[J]. 工程科學學報, 1997, 19(2): 173-177. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

Wang Bangwen, Yang Guang, Xu Feng, Li Mouwei, Liu Shengming, Wang Guoping. Model of Aluminium Foil Rolling Force Based on Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 1997, 19(2): 173-177. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

Citation:

Wang Bangwen, Yang Guang, Xu Feng, Li Mouwei, Liu Shengming, Wang Guoping. Model of Aluminium Foil Rolling Force Based on Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 1997, 19(2): 173-177. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

基于人工神經網絡鋁箔軋機軋制力模型

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.02.012

1. 北京科技大學機械工程學院, 北京 100083;
2. 東北輕合金加工廠, 哈爾濱 150060

基金項目:

國家“八五”攻關項目

作者簡介:
王邦文男 50歲副教授

中圖分類號: TG335;TG335.5;Q954.52
計量
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- 被引次數: 0
出版歷程
- 收稿日期: 1996-08-22
- 網絡出版日期: 2021-08-27

Model of Aluminium Foil Rolling Force Based on Neural Networks

1. Mechanical Engineerrng School, UST Beijing, Beijing 100083, China;
2. Northwest Alloys Plant, Harbin 150060, China

摘要: 采用BP神經網絡原理對1350mm鋁箔軋機軋制數據重新處理，建立了基于人工神經網絡的軋制力模型.結果表明，用人工神經網絡軋制力模型的計算值與實測值相比較偏差<3%.該模型較真實地反映了軋制過程的特征.
- 神經網絡 /
- 鋁箔 /
- 軋制力模型
Abstract: Based on the principle of BP neural networks, the rolling force model is established after thoroughly analyzing and reprocessing the data of 1350 mm aluminium foil mill. It states that the difference between the output of artificial neural networks rolling force model and the real value is in the order of 3 percent. The model reflects the real feature of process.
- neural networks /
- aluminium foil /
- rolling force model

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