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轧制力预测中RBF神经网络的组合应用被引量：9: 2008年; 传统的数学模型无法达到冷连轧控制的尺寸精度要求。针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力计算精度,合理选择、更新和预处理训练样本,采用RBF神经网络预测冷轧带钢屈服应力并把它用于传统轧制力计算模型,获得较高的轧制力预测精度。而后使用RBF长期数据修正网络和RBF短期数据修正网络得到长期数据修正网络和短期数据修正网络的修正系数,对轧制力计算值进一步修正,从而进一步提高轧制力预报精度。上述方法直接用于某冷连轧机组,轧制力预测误差在±6%之内。这充分证明RBF网络可以成功用于轧制过程控制并满足实际生产的需要。; 张俊明刘军俞晓峰康永林杨荃; 关键词：RBF神经网络屈服应力轧制力

鞍钢1780mm大型宽带钢冷轧生产线工艺装备技术国内自主集成与创新: 刘玠姚林肖白吴生富刘军付伟蒋金水乔军李国辉俞晓峰张锐华李丽霞宋智良王胜勇王义栋; 鞍钢1780mm大型宽带钢冷轧生产线工艺装备技术国内自主集成与创新是中国第一次依靠自己的技术力量，由鞍钢技术总负责，联合中国一重、中冶南方，通过自主研制、开发和集成建设并成功投入运行的大型冷轧生产线。是中国钢铁冶金领域重...; 关键词：; 关键词：冷轧生产线宽带钢生产线

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俞晓峰