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匠心品質 專業品質
近些年,研究人員對神經網絡方面的應用研究不斷地深入,由于神經網絡在處理非線性問題所具有的獨特優勢使其開始進入軋制過程的自動化領域。日本和德國對專家系統、神經網絡和模糊控制等方面的研究進行的比較深入,并通過實際應用的驗證,取得了較好效果。
國內外在塑性加工領域里,人工神經網絡的應用研究都處于起步階段,諸如軋制力、變形抗力和晶粒尺寸以及板形的控制之類的問題都可以利用人工神經網絡來實現,目前已取得令人滿意的效果8- Lakiola通過將物理模型與神經網絡相結合,實現了冷軋帶鋼生產過程中的工藝參數優化,以及對軋后帶鋼性能的預報,從而對尺寸精度和軋制效率有很大的提高。
西門子公司自主開發了名為“西門子微觀組織監測系統”的商業軟件,該軟件用于預測熱軋帶鋼的組織與性能,通過該系統的物理冶金模型可以預測熱軋帶鋼的組織溫度過程,終通過神經網絡方法計算力學性能,具有這種神經網絡功能的控制系統已被成功的用于西門子公司的在線控制系統。
國內研究情況
目前,性能預報在國內也越來越備受關注,在937項目的強力支持下,中科院金屬所將工藝與物理冶金模型相結合,開發了用于組織與性能預報的模擬軟件,該軟件被命名為“ROLLAN”,該軟件已被使用于鞍鋼1780上,經過實際驗證可知該軟件的離線預報誤差可以實現免檢的要求。為進一步提高軋鋼的控制水平以及優化工藝參數發揮了極大的不可替代的作用。
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