基于改进ABC-SVR的铝热连轧轧制力预报

来源 :塑性工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:punk123456
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在铝热连轧轧制过程的二级设定中,轧制力的准确性直接影响辊缝的设定和辊缝自适应时间,最终将影响成品的厚度精度。该文采用支持向量回归机(SVR)和传统数学模型相结合的方式预测轧制力,在模型预测中采用改进的人工蜂群(ABC)算法对SVR中的参数进行寻优,保证预测轧制力的准确性。将模型应用于某“1+4”铝热连轧现场的二级设定中,轧制效果良好,准确度远高于传统数学模型。 In the second stage of the aluminum hot rolling process, the accuracy of the rolling force directly affects the setting of the roll gap and the adaptive time of the roll gap, which will eventually affect the thickness accuracy of the finished product. In this paper, the rolling force is predicted by the combination of support vector regression (SVR) and traditional mathematical models. The improved artificial bee colony (ABC) algorithm is used to optimize the parameters in SVR to ensure the prediction rolling The accuracy of the force. The model is applied to the second-level setting of a “1 + 4” aluminum hot strip mill. The rolling effect is good and the accuracy is much higher than the traditional mathematical model.
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