摘要
本发明公开了一种轧制力预测模型构建方法、轧制力预测方法及装置、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轧制力的特征参数数据以及与特征参数数据对应的轧制力,特征参数数据至少包括轧制材料的屈服强度、轧制速度、轧制温度、轧辊的直径和表面粗糙度;根据特征参数数据以及对应的轧制力,构建特征参数数据集;根据特征参数数据集对预先构建的轧制力神经元网络模型进行训练、评估及优化,得到优化后的轧制力预测模型。该模型能够根据不同的产品、设备和客户需求,自动调整轧制力的预算策略,以适应生产过程中的各种变化。且具备自学习和自适应能力,能提高生产效率和智能化水平。
技术关键词
神经元网络模型
预测模型构建方法
轧制力预测方法
平整机
数据
粗糙度
轧辊
深度神经网络模型
屈服
模型构建装置
计算机
可读存储介质
轧制技术
预测装置
强度
策略
速度
模块
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