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【轧制】轧制过程智能建模与多目标优化设定

发布时间:2020-06-10 15:33:04 作者:方羽 来源:南天门 浏览次数:
1.融合数据与机理的轧制过程智能建模设计融合数据和轧制机理的智能建模的整体结构,研究数据预处理方法及神经网络优化算法。建立基于神经网络校正与机理模型相结合的带钢变形抗力和摩擦系数预报模型。针对变形抗力、摩擦系数无法测量且共同影响轧制参数的难点,设计实验测试获得钢种变形抗力的回归模型,并以此为基准进行摩擦系数、变形抗力神经网络模型的训练。修正非稳态过程中机架相关的其他未知因素对轧制参数的影响,建立各机架的校正神经网络。   2.冷连轧多目标动态优化设定针对异常轧制过程数据集合的小样本问题,开发面向不确定小样本环境的学习算法,建立打滑、热划伤等生产运行状态的实时评判模型。构建可拓展的冷连轧工艺约束模型库,综合考虑轧制力、功率等设备能力和压下率、轧制力、功率等负荷平衡工艺规则,并将轧机振动、打滑、热划伤等工艺状态以约束形式进行模型化描述。给出各工艺质量参数的满意度柔性区间系数,从轧制稳定性和产品质量的角度明确各工艺约束条件的优先级和加权系数,以最优运行指标评价函数实时监控非稳态过程运行状态。开发冷连轧过程多目标动态优化设定方法,以实际运行轧制工艺规程为初始条件进行在线优化,动态实时调整各机架压下分配、张力制度、润滑制度等,并在各因素运行指标允许范围内最大限度提高板带材轧制速度。

以上便是轧制过程智能建模与多目标优化设定的介绍,希望可以帮助到大家的同时想要了解更多轧制资讯消息,可关注南天门机电的每日更新。

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