一种基于混合神经元网络的板带厚度设定补偿方法

    公开(公告)号:CN118218413A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410428232.0

    申请日:2024-04-10

    Abstract: 本发明涉及一种基于混合神经元网络的板带厚度设定补偿方法,属于轧钢控制方法技术领域。本发明的技术方案是:采用自适应线性网络和径向基网络构建混合型网络,其中的隐含层由多个自适应线性神经元、一个全局神经元和一个回归神经元构成;采集生产过程中的板坯尺寸、化学成分、工序目标和模型设定信息,经过数据预处理,归一化,确定隐藏层神经元个数,初始化权阈系数,优化平滑系数等步骤对模型参数进行训练,以实现轧制厚度的精准预测。本发明的有益效果是:通过采用径向基网络与自适应线性网络相结合的方式构建混合型神经网络,对板带头部厚度进行预测,并将预测结果用于厚度补偿,提高厚度命中率,减少钢材浪费。

    气瓶防倾倒运输装置
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN210027465U

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201920515914.X

    申请日:2019-04-16

    Abstract: 本实用新型提供了一种气瓶防倾倒运输装置,属于气瓶运输装置技术领域,包括车架、车轮、气瓶底托架、气瓶支撑杆和气瓶套圈。本实用新型通过车架、气瓶底托架、气瓶支撑杆和气瓶套圈的配合能够将气瓶固定并保持一定的角度,在需要移动时按压车架的后端使其前端离地,就可以推动整个装置移动,在需要就位时使车架前端接触地面就能与车轮形成稳定的支撑,无需使用气瓶存放装置,能减少更换气瓶的步骤,而且装入和取出气瓶的过程在气瓶集中存放处就可以完成,且无需搬动气瓶,既省力又安全;同时,整个装置还可以在厂区内任意移动,随用随停放,不用引出太长的导气管,使用安全方便。

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