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申请/专利权人：首钢京唐钢铁联合有限责任公司
摘要：本发明公开了一种张力预测模型构建方法、张力预测方法及装置、介质，属于轧制技术领域。该方法包括：获取平整机的历史轧制源数据，从历史轧制源数据中提取出影响张力的特征参数数据以及与特征参数数据对应的张力，特征参数数据至少包括轧制材料的屈服强度、粗糙度、延伸率和厚度；根据特征参数数据以及对应的张力，构建特征参数数据集；根据特征参数数据集对预先构建的张力神经元网络模型进行训练、评估及优化，得到优化后的张力预测模型。该模型通过深度学习技术实现对张力的精确预算和调整，具有高精度、自适应性强、实时性好和易于扩展等优点，可广泛应用于平整机的生产控制中，提高生产效率和产品质量。
主权项：1.一种张力预测模型构建方法，其特征在于，用于预测平整机张力，所述方法包括：获取平整机的历史轧制源数据，从所述历史轧制源数据中提取出影响张力的特征参数数据以及与所述特征参数数据对应的张力，所述特征参数数据至少包括轧制材料的屈服强度、粗糙度、延伸率和厚度；根据所述特征参数数据以及对应的张力，构建特征参数数据集；根据所述特征参数数据集对预先构建的张力神经元网络模型进行训练、评估及优化，得到优化后的张力预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 张力预测模型构建方法、张力预测方法及装置、介质
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