孙晓娜
- 作品数：6 被引量：46H指数：5
- 供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
- 发文基金：“十一五”国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
- 基于遗传粒子群算法的冷连轧轧制规程优化设计被引量：9
- 2009年
- 选取等相对负荷为轧制规程的目标函数,令轧制力、轧制功率、轧制力矩、轧制速度等参数满足一定约束条件,采用罚函数法将有约束条件转为无约束条件。用遗传粒子群算法对目标函数进行优化,求得最优解。该混合算法集合了遗传算法全局搜索能力强,粒子群算法局部搜索能力强,收敛速度快的特点。使得各机架功率合理分配,设备能力充分发挥,生产效率提高。
- 车海军刘畅孙晓娜杨景明
- 关键词：冷连轧罚函数
- 基于神经网络的轧制力模型研究与应用
- 冷轧板带材轧制过程控制技术水平是提高板带材产品质量以及生产能力的关键。描述轧制过程的数学模型是过程控制的基础,其精度决定着过程控制的精度。鉴于轧制过程影响因素复杂以及各影响因素时刻变化,难于用机理模型描述,将人工智能方法...
- 孙晓娜
- 关键词：过程控制轧制力模型神经网络蚁群算法
- 文献传递
- 一种结合模拟退火算法的BP网络冷连轧参数预报模型被引量：7
- 2008年
- 用神经网络模型代替传统的数学模型,达到提高轧制参数预报精度的目的。在分析了轧制原理的基础上设计了神经网络冷连轧参数预报模型,并针对前向网络反向传播算法(BP)收敛速度缓慢和易陷入局部极小点的缺点,将有全局寻优特性的模拟退火算法(SA)与之结合得到具有较快收敛速度和较高逼近精度的神经网络轧制参数预报模型,提高了网络的快速性和精确性。最后以轧制力预报为例,证明了该方法收敛速度快,稳定性好,可信度高,具有较好的应用前景。
- 杨景明刘舒慧车海军孙晓娜
- 关键词：冷连轧轧制力预报BP神经网络模拟退火算法
- 基于粒子群算法的冷连轧轧制规程优化设计被引量：6
- 2009年
- 选取等相对负荷为目标函数,令轧制力、轧制功率、轧制力矩、速度等参数满足一定约束条件,采用罚函数法,将有约束条件转为无约束条件,采用粒子群算法对目标函数进行优化,求得最优解,这可使各机架功率合理分配,设备能力充分发挥,生产效率提高。
- 车海军刘畅孙晓娜杨景明
- 关键词：粒子群罚函数冷连轧
- 基于蚁群算法的神经网络冷连轧机轧制力预报被引量：22
- 2009年
- 为提高冷连轧机轧制力的预报精度和预报速度,用蚁群算法和神经网络相结合的方法进行轧制力预报模型设计。根据轧制原理建立了BP神经网络冷连轧机轧制力预报模型,以网络权值和阈值为自变量,网络预报误差为目标函数,通过蚁群多代运算,找出预报误差全局最小值,再将相应的权值和阈值输入网络进行训练。应用某厂1 450 mm冷连轧机的实测数据进行离线计算的结果表明,该方法能够防止BP网络陷入局部极小点,且收敛速度快,可作为轧制力预报的新方法在实际应用中加以推广。
- 杨景明孙晓娜车海军刘畅
- 关键词：冷连轧机轧制力预报神经网络蚁群算法
