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J-GLOBAL ID：201502244196545560   整理番号：14A0914870

FEM-ANNに基づく冷間ストリップ圧延のストリップクラウン予測

Strip Crown Prediction of Cold Strip Rolling Based on FEM-ANN

著者 (5件)： Du Fengshan (School of Mechanical Engineering,Yanshan Univ., National Engineering Res. Center for Equipment and Technol. of Cold ...) ,  Xue Tao (School of Mechanical Engineering,Yanshan Univ., National Engineering Res. Center for Equipment and Technol. of Cold ...) ,  Wang Chao (School of Mechanical Engineering,Yanshan Univ., National Engineering Res. Center for Equipment and Technol. of Cold ...) ,  Yu Fengqin (School of Mechanical Engineering,Yanshan Univ., National Engineering Res. Center for Equipment and Technol. of Cold ...) ,  Sun Jingna (School of Mechanical Engineering,Yanshan Univ., National Engineering Res. Center for Equipment and Technol. of Cold ...)
資料名： Gangtie  (Gangtie)
巻： 48  号： 8  ページ： 40-44,60  発行年： 2013年 
JST資料番号： B0369C  ISSN： 0449-749X  CODEN： KATIAR  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 非線形弾塑性有限要素法を用いて,1450HC圧延工程の三次元FEシミュレーションモデルを,非線形FEソフトウェアMSC.Marcで開発した。このモデルに基づき,様々な圧延パラメータを含む大量のモデルをシミュレーションし,ストリップクラウンを獲得した。ストリップクラウンに及ぼす様々な圧延パラメータ,ストリップ,および圧延機パラメータの効果を調査して,主なルールをマスターした。ストリップクラウンのシミュレーション結果をBPニューラルネットワークのサンプルデータベースとして利用し,それによって,冷間圧延ストリップクラウンの予測モデルを構築した。訓練の間,改良演算は,BPニューラルネットワークで用いられた。実践で証明したのは以下の通りである。BPニューラルネットワークの改良演算は,学習の速度を改善し,演算の実現可能性を確立した。有限要素法は時間がかかり,オンライン平たん度制御に利用するのが難しいという問題を解決し,平たん度オンライン制御の精密さをこの方式で強化した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ストリップ圧延 ,  ニューラルネットワーク ,  シミュレーションモデル ,  計算機シミュレーション ,  オンライン制御 ,  予測モデル ,  平坦性 ,  *冷間圧延
準シソーラス用語： FEシミュレーション ,  平坦度

分類 (1件)： 圧延技術  (WC06030Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： FEM ,  ストリップ圧延 ,  ストリップ ,  クラウン ,  予測