,230 北京科技大学学报 第33卷 10 (a) (b) 8 8 6 6 节点号 ■ 4 A7R51 4 节点号 A7851 8658 2 2 8757 .9153 0.5 1.0 15 2.0 2.5 3.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 时间/s 时间/。 (d) 6 6 5 节点号 节点号 ▲7851 3 A7851 2 L8658 2 18638 c8757 8856 8856 0 8955 8955 P9054 9054 a9153 49153 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 0.51.01.52.02.53.03.5 时间/s 时间s 图3不同厚度压下量的中间坯轧件宽度变化过程·(a)35mm;(b)40mm:(c)45mm:(d)50mm Fig 3 Change n wilth spread of intemediate slbs at different mductions in thickness (a)35mm:(b)40mm:(c)45mm:(d)50mm 22r 个小神经网络只输出一个道次的宽展偏差△Wp,每 板坯规格/(mm×mm)一。-1100x135,R=1150mm 21 -·1280x135,R=1150mm 个网络输出的宽展偏差△Wp与有限元模拟计算的 20 -▲1450x135.R.=1150mm -1590x135,R.=1150mm 宽展量△W相结合，最后每个道次的粗轧的宽度 41100x135.R=1250mm 18 设定值，如下式所示： 17 Wd)=△WP十△Ws 16 本文对某热连轧厂某个轧制时间段，同一批次 4 经同一加热炉和同材质的坯料的各道次的宽展进行 了仿真计算，取50个点，其中第3道次的模拟结果 14站8042464850五 如图5所示. 中间坯厚度/mm 40 图4不同规格的轧件得到不同厚度中间坯的宽度变化 Fig4 Change in wdth spread of ntemediate slabs with different thicknesses while mollng d ifferent specifications 子 ·训练后的宽展 面 。-实测宽展 15 5现场应用效果 一误差 为了验证有限元模拟数据的有效性，利用有限 元模拟宽展数据与BP神经网络相结合来预测末道 5101520253035404550 次的宽展，输入参数：入口宽度、厚度压下量、水平 选取点数 辊直径、轧制速度、轧制温度、碳当量和宽展模拟数 图5第3道次训练结果 据，共7个神经元·输出层只有一个神经元，实测数 Fig 5 Traning results of the thin pass 据与模拟数据的差值△WP·隐含层神经元的个数 为4BP神经元网络的输出方式是针对粗轧区三个 BP神经网络的训练结果和实测结果吻合较好， 连续轧制道次建立三个结构相同的小神经网络，每 两者误差在1mm以内的达到了98%以上，实现了北 京 科 技 大 学 学 报 第 33卷 图 3 不同厚度压下量的中间坯轧件宽度变化过程 ∙（ａ）35ｍｍ；（ｂ）40ｍｍ；（ｃ）45ｍｍ；（ｄ）50ｍｍ Ｆｉｇ．3 Ｃｈａｎｇｅｉｎｗｉｄｔｈｓｐｒｅａｄｏｆｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｓｌａｂｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｄｕｃｔｉｏｎｓｉｎｔｈｉｃｋｎｅｓｓ：（ａ）35ｍｍ；（ｂ）40ｍｍ；（ｃ）45ｍｍ；（ｄ）50ｍｍ 图 4 不同规格的轧件得到不同厚度中间坯的宽度变化 Ｆｉｇ．4 Ｃｈａｎｇｅｉｎｗｉｄｔｈｓｐｒｅａｄｏｆｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｓｌａｂｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｈｉｃｋｎｅｓｓｅｓｗｈｉｌｅｒｏｌｌｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ 5 现场应用效果 为了验证有限元模拟数据的有效性‚利用有限 元模拟宽展数据与 ＢＰ神经网络相结合来预测末道 次的宽展．输入参数：入口宽度、厚度压下量、水平 辊直径、轧制速度、轧制温度、碳当量和宽展模拟数 据‚共 7个神经元．输出层只有一个神经元‚实测数 据与模拟数据的差值 ΔＷＢＰ．隐含层神经元的个数 为 4．ＢＰ神经元网络的输出方式是针对粗轧区三个 连续轧制道次建立三个结构相同的小神经网络‚每 个小神经网络只输出一个道次的宽展偏差 ΔＷＢＰ‚每 个网络输出的宽展偏差 ΔＷＢＰ与有限元模拟计算的 宽展量 ΔＷｓＦＥＳ相结合‚最后每个道次的粗轧的宽度 设定值‚如下式所示： Ｗｒｅｓ（ｉ） ＝ΔＷＢＰ＋ΔＷｓＦＥＳ 本文对某热连轧厂某个轧制时间段‚同一批次 经同一加热炉和同材质的坯料的各道次的宽展进行 了仿真计算．取 50个点‚其中第 3道次的模拟结果 如图 5所示． 图 5 第 3道次训练结果 Ｆｉｇ．5 Ｔｒａｉｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｔｈｉｒｄｐａｓｓ ＢＰ神经网络的训练结果和实测结果吻合较好‚ 两者误差在 1ｍｍ以内的达到了 98％以上‚实现了 ·230·