【摘 要】
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为了提高冷连轧带钢弯辊力预设定模型的计算效率,在原有基于GA⁃BP神经网络的弯辊力预设定模型基础上,引入主成分分析(PCA)数据降维技术,通过PCA将原有10个轧制参数变量转换
【机 构】
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江苏科技大学机械工程学院,南京工程学院智能装备产业技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51804133),江苏省自然科学基金(BK20180977,BK20181024)
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为了提高冷连轧带钢弯辊力预设定模型的计算效率,在原有基于GA⁃BP神经网络的弯辊力预设定模型基础上,引入主成分分析(PCA)数据降维技术,通过PCA将原有10个轧制参数变量转换为3个主成分变量,降维后的主成分变量包含了原始实测轧制参数93.55%的信息,实现了轧制参数特征的有效提取;将其作为神经网络的输入,建立PCA⁃GA⁃BP新形态弯辊力预设定模型,简化了模型结构。以某1450 mm冷连轧生产线数据作为样本比较了2种模型的计算性能,结果表明,2种模型均具有较好的泛化能力,在保证带钢头部板形精度的基础上,
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