论文摘要
传热系数是冷却控制模型的核心参数.传统学习模型对传热系数的修正存在不稳定、鲁棒性不强等问题.为解决上述问题,进一步提高控制精度,基于深度学习技术,建立了传热系数自学习的深度神经网络,对神经网络框架的超参数进行了优化和算法选型,增强控冷模型的稳定性.通过在某钢厂3 500 mm中厚板生产线的应用验证,采用深度学习的控冷模型对终冷温度预报精度有明显提高,鲁棒性较强,满足现场实际生产的需要.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张田,张子豪,田勇,王昭东
关键词: 深度学习,中厚板,超快冷,传热系数,命中率
来源: 东北大学学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
基金: 国家重点基础研究发展计划项目(2017YFB0306404),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N170703010)
分类号: TP183;TG333
页码: 635-640
总页数: 6
文件大小: 1596K
下载量: 131
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