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논문 상세정보

신경망을 이용한 열간 압연하중 예측용 탄소당량식의 개발

Determination of Carbon Equivalent Equation by Using Neural Network for Roll Force Prediction in hot Strip Mill

Abstract

New carbon equivalent equation for the better prediction for the better prediction of roll force in a continuous hot strip mill has been formulated by applying a neural network method. In predicting roll force of steel strip, carbon equivalent equation which normalize the effects of various alloying elements by a carbon equivalent content is very critical for the accurate prediction of roll force. To overcome the complex relationships between alloying elements and operational variables such as temperature, strain, strain rate and so forth, a neural network method which is effective for multi-variable analysis was adopted in the present work as a tool to determine a proper carbon equivalent equation. The application of newly formulated carbon equivalent equation has increased prediction accuracy of roll force significantly and the effectiveness of neural network method is well confirmed in this study.

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참고문헌 (11)

  1. J.M. Jurada , Introduction to artificial neural systems / v.,pp.230, 1992
  2. Neural network approach to flow stress evalution in hot deformation , K.P. Rao;Y.K.D.V. Prasad , J. of Material Processing Technology / v.53,pp.686-692, 1995
  3. Effect of carbon content on deformation resistance of carbon steel in austenitic temperature ranges , C. Nagasaki;J. Kihara , J. of ISIJ / v.74,pp.1418-1425, 1988
  4. A comparative study of artificial neural networks for the predcition of constitutive behavior of HSLA and carbon steels , J.G. Lenard;F. Wang;G. Nadkami , J. of Eng. Mat. Tech. / v.109,pp.343-349, 1987
  5. Improvement of gauge accuracy in No.1 cold tandem mill at KSC's Mizushima Works , S. Kuroda;S. Goto;K. Kadono;S. Hanada , 鐵と鋼 / v.79,pp.134-140, 1993
  6. New gauge control method for hot rolled strip , T. Morita;M. Konishi;S. Ashizawa;S. Honda , 神戶製鋼技報 / v.33,pp.61-65, 0000
  7. Stochastic relaxation, Gibbs distributions and Bayesian restoration of images , S. Gaman;D. Geman , IEEE Trans. on PAMI / v.PAMI-6,pp.721-741, 1984
  8. 熱間壓延にぉげる壓延荷重 , 志田茂 , 日立平論 / v.52,pp.731-736, 1970
  9. S.J. Hanson;J.D. Cowan;C. Lee Giles , Advances in neural information processing system / v.,pp., 1993
  10. Development of gauge control system with interstand thickness gage for hot strip mill , K. Kimura;T. Nunokawa;M. Honjyo;R. Takahashi , 鐵と鋼 / v.77,pp.58-65, 1991
  11. The role of constitutive formulation in the analysis of hot rolling , Y.J. Hwu;Y.T.Pan;J.G. Lenard , Steel Research / v.67,pp.59-65, 1996

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