-
公开(公告)号：CN113134514B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110446301.7
申请日：2021-04-25
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/16
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的带钢头部厚度预报方法，涉及轧钢自动控制技术领域。本发明通过分析轧钢过程中影响头部厚度的因素，确定了轧制力、辊缝、轧制温度、板坯厚度和轧制速度因素为预报器的输入参数；利用深度神经网络结构，并提取轧钢生产数据，得到的汇总数据满足后续数据分析和神经网络使用的需求。使用TensorFlow深度学习框架实现了预报器的功能，预报器准确率满足要求，对不同厚度的带钢头部厚度命中率有明显提升，分析神经网络各参数对性能的影响；并且提出了一种优化本预报器的方法，较默认配置预报器准确率有明显提升。使用训练集对神经网络进行训练，最后用测试集评估训练后的模型效果，大大提高了带钢成材率。
Search Results
11
records
(took 0.016 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
