杨德林
,
胡行
,
郭益群
,
阎宏杰
,
李志成
,
彭奎庆
,
孟令启
,
高之爽
稀土
doi:10.3969/j.issn.1004-0277.2002.03.004
采用自制的钇钡铜氧(YBa2Cu3O7-x)样品和动态吸附实验装置研究了该材料在气体纯化和空分方面应用的可能性及条件.实验表明,该材料对氧有强烈的选择吸附性,并且可以再生,可以把YBCO做为除氧分子筛.
关键词:
YBCO
,
纯化
,
空分
,
除氧分子筛
徐如松
,
孟令启
钢铁研究学报
以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab神经网络工具箱,分别建立了轧制变形区的应力状态系数与轧前厚度、轧后厚度及轧辊直径对应关系的Elman神经网络预测模型和RBF神经网络预测模型.结果表明,所建立的两种网络模型均建立了金属应力状态系数输入和输出关系,RBF神经网络模型比Elman网络模型数据稳定,性能更优,实现了与实测结果的高度拟合.并得出不同轧辊直径对神经网络模型精度的影响规律,对轧制工艺规程的制定提出了合理建议.
关键词:
应力状态影响系数
,
神经网络
,
模型
韩丽丽
,
孟令启
,
张洛明
,
马金亮
钢铁研究学报
以4200轧机大规模测试得到的实验数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了该轧机轧制力的预测模型.通过对该网络隐层神经元个数的调整,提高了收敛速度,使轧制力的预测精度大为提高.
关键词:
轧制力
,
BP网络
,
预测
孟令启
,
雷明杰
,
王建勋
,
吴浩亮
钢铁研究学报
针对中厚板轧机控制模型中的轧制温度精度的提高问题，以4200轧机轧制的大量实测数据为基础，利用Matlab人工神经网络工具箱，建立了中厚板轧制温度的GRNN神经网络预测模型。通过分析影响钢板温度变化的各种因素，调整神经网络的光滑因子，确定了最佳的网络结构形式，提高了模型的预测精度，并与传统的BP神经网络模型相比较。结果表明，GRNN网络具有更高的精度和更好的泛化能力。该神经网络模型可应用于中厚板轧制温度的预测，也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考。
关键词:
中厚板轧制;轧制温度;GRNN神经网络
孟令启
,
王海龙
,
徐如松
,
张银霞
钢铁研究学报
基于Matlab神经网络工具箱，采用改进的径向基函数(RBF)网络优化计算4200中厚板轧机的轧制温度。通过径向基层散布常数的人工调整以及神经元的自适应调整，提高了收敛速度，确定了最佳的网络结构形式。网络预测结果与在4200中厚板轧机上实测的轧件温度进行了对比，预测精度很高，表明了该网络模型的优越性。该模型可为以温度参数为主要控制对象实行自动化生产的4200轧机提供可靠的参数，也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考。
关键词:
中厚板轧机;温度;RBF网络
孟令启
,
孟梦
钢铁研究学报
轧制过程中，针对4200轧机在轧件宽展变化自动预测和控制，分析了轧制过程中宽展变化的影响因素。在神经网络技术和现场实测数据的基础上，利用Matlab人工神经网络工具箱，应用GRNN广义回归神经网络建立宽展变化预测模型来提高轧制宽展变化预测的精度。结果表明，该方法建立的模型可以实现对宽展变化的预测，其预测精度有较大提高。
关键词:
中厚板轧机;宽展;GRNN神经网络
熊渊
,
孟令启
钢铁研究学报
以凸轮式高速形变试验机得到的试验数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轴承钢的变形抗力与其化学成分、变形温度、变形速率及变形程度对应关系的RBF神经网络预测模型.分析了变形温度和变形速率对轧制压力网络模型精度的影响.得出随着变形温度的增加,网络的预测误差逐渐增大;随着变形速率的增大,网络的预测误差逐渐减小的结论.通过与BP网络和Elman网络模型相比较,结果表明,RBF网络模型具有更高的精度和较强的泛化能力.
关键词:
RBF
,
神经网络
,
变形抗力
,
预测
孟令启
,
王海龙
,
徐如松
,
张银霞
钢铁研究学报
基于Matlab神经网络工具箱,采用改进的径向基函数(RBF)网络优化计算4200中厚板轧机的轧制温度.通过径向基层散布常数的人工调整以及神经元的自适应调整,提高了收敛速度,确定了最佳的网络结构形式.网络预测结果与在4200中厚板轧机上实测的轧件温度进行了对比,预测精度很高,表明了该网络模型的优越性.该模型可为以温度参数为主要控制对象实行自动化生产的4200轧机提供可靠的参数,也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考.
关键词:
中厚板轧机
,
温度
,
RBF网络
孟令启
,
孟梦
钢铁研究学报
轧制过程中,针对4200轧机在轧件宽展变化自动预测和控制,分析了轧制过程中宽展变化的影响因素.在神经网络技术和现场实测数据的基础上,利用Matlab人工神经网络工具箱,应用GRNN广义回归神经网络建立宽展变化预测模型来提高轧制宽展变化预测的精度.结果表明,该方法建立的模型可以实现对宽展变化的预测,其预测精度有较大提高.
关键词:
中厚板轧机
,
宽展
,
GRNN神经网络
孟令启
,
徐如松
,
王建勋
,
雷明杰
,
吴浩亮
钢铁研究学报
基于LSDYNA仿真软件，采用显式算法和隐式算法相结合的方法，对中厚板轧制过程的热力耦合有限元模拟进行了研究。通过仿真，得到了中厚板的应力场、应变场及温度场的分布。根据分析可知轧件表面温度在轧制过程中有所上升，轧件内部到表面形成明显的温度梯度。轧件头部变形较剧烈，在轧制后外端存在明显的预应力区。模拟结果与实测结果比较一致，表明了该数值仿真方法的可靠性。
关键词:
中厚板;LSDYNA软件;轧制
