基于BP神经网络与有限元原理的板形预测控制研究.pdf

【基于BP神经网络与有限元原理的板形预测控制研究】是针对钢铁行业中板带材生产过程中的一个重要课题。板形是指轧制过程中原材料塑性变形后的形状，其控制直接影响到产品的质量和性能。随着科技的进步，传统的板形控制方法已不能满足日益提高的质量要求，因此引入了BP神经网络和有限元原理作为新型的预测与控制手段。 BP神经网络是一种反向传播的神经网络模型，通过误差逆向传播算法进行训练，形成多层前馈网络。它能够自动学习和理解板形控制所需的参数规则，根据输入值预测最接近的期望结果。其核心算法是梯度下降法，通过迭代优化，逐渐减小预测结果与实际值的差距。BP神经网络的灵活性体现在网络结构可变，能适应非线性映射，并可根据需求调整层数和神经元数量。 有限元原理则是一种数学问题求解方法，通过将复杂问题分解为多个简单的子问题，分别处理。这种方法以分片插值和虚功为基础，能够在不同领域构建通用模型，具有良好的灵活性和适应性，能精确处理复杂问题，但需要加密保护以确保计算精度。 在板形预测控制中，BP神经网络被广泛应用，如自适应板形控制算法、CVC冷连轧机预测模型和森基米尔模型等。这些模型通过神经网络强大的学习和计算能力提高了预测精度，有的甚至可以替代传统模型。例如，CVC冷连轧机模型以其高精度预测效果受到青睐。 在应用设计时，BP神经网络的输入量和输出量需要精心选择，通常通过假设法进行试验，如研究板带宽度、轧前轧后厚度、张力等因素对板形的影响。网络结构的设计则需要平衡精度和复杂度，增加隐藏层可以提高精度，但也增加了训练难度。 BP神经网络和有限元原理的结合在板形预测控制中展现出显著的优势，它们提供了一种更准确、更灵活的建模方法，有助于提升钢铁行业板带材生产过程中的质量控制水平，满足不断提升的技术要求。