应用人工智能技术的热轧带钢组织性能预报模型

摘要：

为了提高热轧带钢的组织性能预报精度,尤其是对钢材延伸率的预报,通过对国内某厂17××mm热连轧机组进行考察及调研,对其工艺特点进行了细致的分析,并采集了大量的生产样品,在观察、测量样品及工艺分析的基础上,结合传统物理模型,提出了新的神经元网络建模方法,提高了BP模型的工作效率及预报精度.

关键词： 人工智能 神经元网络 组织性能 热轧带钢 轧制控制模型

作者: 冯峰 李殿中 莫春立 李强

作者单位: 中科院金属研究所(沈阳)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2002年中国材料研讨会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1676-1680

在线出版日期: 2002-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）