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針對1450HC軋機,利用大型非線性有限元軟件MSC.Marc建立仿真模型,對多種軋制工況進行了模擬,得到了板凸度值。研究了不同板帶參數、工藝參數、板形調控參數對軋后板凸度的影響規律。以有限元計算值為訓練樣本,利用BP神經網絡強大的非線性映射功能,建立了板凸度預報模型,在訓練過程中采用了改進的快速BP訓練算法,從而提高了訓練速度,加快了網絡收斂速度,增加了算法的可行性。該網絡模型解決了有限元計算時間長,難以在線應用的問題。
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