摘要
借助Matlab神经网络工具箱的BP神经网络,建立了三辊Y型轧机钛合金棒材连轧轧制力BP神经网络模型。以φ18 TC4钛合金棒材为例,应用此BP神经网络轧制力模型来实现轧制力预报。结果表明,该BP网络模型轧制力预报精度高,且操作高效简洁,可代替计算过程繁杂的传统轧制力数学模型。
Three - roll Y - type mill rolling force BP neural network model was proposed with the help of MATLAB neural network toolbox. Taking titanium alloy TC4 φ18 for example, BP neural network model was applied to fore- cast rolling force. The result shows that three - roll Y - type mill rolling force BP neural network model has the advantages of high accuracy, simplicity and efficiency in operation, so this BP neural network model can replace tra- ditional miscellaneous rolling force mathematical model.
出处
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2016年第6期96-98,103,共4页
Journal of Chongqing University of Science and Technology：Natural Sciences Edition
基金
2015年安徽省质量工程项目“大规模开放课程--工艺装备的液压与气压控制”(2015MOOC201)
2015年安徽机电职业技术学院青年教师发展支持计划教科研项目(2015YJZR029)
关键词
BP神经网络
轧制力
钛合金
BP neural network
rolling force
titanium alloy
