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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开了一种热轧取向硅钢的轧制力控制方法，涉及板带轧制技术领域。首先，基于接触弧长度模型、摩擦应力状态系数模型、带钢变形抗力模型和张力影响系数模型建立初始硅钢轧制力模型。然后，利用蛇鹫优化算法优化初始硅钢轧制力模型中的回归系数，在避免了大量的模拟实验和工业试验的情况下提高了热轧取向硅钢的轧制力设定精度。最后，基于优化后的硅钢轧制力模型计算摩擦应力状态系数、变形抗力系数等特征和历史生产数据结合作为输入，实测轧制力作为输出，建立深度神经网络模型，对硅钢的设定轧制力进行预测。该方法提高了热轧取向硅钢的轧制力设定精度，改善了硅钢头部厚度，提高了成材率。
主权项：1.一种热轧取向硅钢的轧制力控制方法，其特征在于，包括：步骤1：采集热轧硅钢的历史生产数据，包括基础轧制变量和实测轧制力；步骤2：利用3σ原则对历史生产数据中的基础轧制变量进行异常值检测，剔除异常值；步骤3：基于接触弧长度模型、摩擦应力状态系数模型、带钢变形抗力模型和张力影响系数模型建立初始硅钢轧制力模型；步骤4：采用蛇鹫优化算法，利用基础轧制变量和实测轧制力对初始硅钢轧制力模型中的参数进行优化，获得优化后的硅钢轧制力模型；步骤5：根据优化后的硅钢轧制力模型计算高级轧制变量，包括接触弧长度、摩擦应力状态系数、带钢变形抗力和张力影响系数；步骤6：将基础轧制变量、实测轧制力和高级轧制变量相结合，进行归一化处理后划分为训练集和测试集；步骤7：建立用于硅钢轧制力设定的深度神经网络模型，将基础轧制变量作为网络的浅层输入，高级轧制变量作为网络的深层输入，实测轧制力作为网络模型的输出；步骤8：将不同组合的高级轧制变量作为网络的深层输入，利用训练集对网络模型进行训练，并利用测试集进行测试，确定网络模型的结构和深层输入的高级轧制变量组合；步骤9：采用训练好的深度神经网络模型，对硅钢的设定轧制力进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种热轧取向硅钢的轧制力控制方法
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