《2024年铝热连轧机轧制力预报及模型自学习》范文 .pdf

《铝热连轧机轧制力预报及模型自学习》篇一

摘要：

本文主要研究铝热连轧机在生产过程中轧制力的预报以及模

型自学习的技术应用。首先对铝热连轧机及其轧制力的相关背景

进行了阐述，随后通过建立数学模型，分析轧制力与工艺参数之

间的关系，并探讨了模型自学习的实现方法。最后，通过实验验

证了模型的有效性和实用性。

一、引言

随着现代工业技术的不断发展，铝热连轧机作为金属材料加

工的重要设备，其生产效率和产品质量对企业的经济效益和市场

竞争能力具有重要影响。轧制力作为铝热连轧机生产过程中的关

键参数，其预报和控制对于提高产品质量和降低生产成本具有重

要意义。因此，研究铝热连轧机轧制力预报及模型自学习技术具

有重要的理论价值和实践意义。

二、铝热连轧机及轧制力概述

铝热连轧机是一种用于铝材连续轧制的设备，其工作原理是

通过连续轧制使金属材料变形，以达到所需的尺寸和形状。轧制

力是铝热连轧机在轧制过程中对金属材料施加的力，其大小直接

影响产品的尺寸精度和表面质量。因此，准确预报和控制轧制力

对于提高产品质量和降低生产成本具有重要意义。

三、轧制力预报模型的建立

为了准确预报铝热连轧机的轧制力，需要建立相应的数学模

型。该模型应考虑轧制过程中的多种因素，如金属材料的性质、

轧辊的形状和尺寸、轧制速度等。通过分析这些因素对轧制力的

影响，可以建立以这些因素为输入、轧制力为输出的数学模型。

此外，为了使模型更加准确，还需要考虑温度、摩擦等影响因素。

四、模型自学习技术的研究

为了提高模型的预测精度和适应性，需要引入模型自学习技

术。该技术通过收集实际生产过程中的数据，对模型进行不断的

学习和优化，使其能够适应不同的生产条件和工艺参数。具体而

言，可以通过神经网络、支持向量机等机器学习算法实现模型的

自学习。在自学习过程中，需要不断调整模型的参数和结构，以

使其能够更好地适应实际生产情况。

五、实验验证及结果分析

为了验证模型的有效性和实用性，我们进行了大量的实验。

实验结果表明，建立的数学模型能够较好地预测铝热连轧机的轧

制力，且预测精度随着自学习过程的进行而不断提高。此外，通

过引入模型自学习技术，可以使模型更好地适应不同的生产条件

和工艺参数，从而提高生产效率和产品质量。

六、结论

本文研究了铝热连轧机在生产过程中轧制力的预报及模型自

学习技术的应用。通过建立数学模型和分析轧制力与工艺参数之

间的关系，实现了对轧制力的准确预报。同时，引入了模型自学

习技术，使模型能够适应不同的生产条件和工艺参数，从而提高

生产效率和产品质量。实验结果表明，该模型具有较高的预测精

度和实用性，为铝热连轧机的生产和控制提供了重要的理论依据

和技术支持。

七、展望

未来，随着人工智能和大数据等技术的发展，铝热连轧机的

轧制力预报及模型自学习技术将更加完善和智能化。通过引入更

加先进的算法和优化技术，可以进一步提高模型的预测精度和适

应性，从而更好地满足生产需求。同时，随着工业互联网的发展，

铝热连轧机的生产和管理将更加智能化和高效化，为企业的可持

续发展提供强有力的支持。