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한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.14 No.1
발행연도
2005.2
수록면
52 - 57 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

On-line 학습 신경회로망을 이용한 열간 압연하중 예측
손준식 ,  이덕만 ,  김일수 외 1명 한국생산제조학회지 2005.02 학술저널

2003

On-line 학습 신경회로망을 이용한 열간 압연하중 예측
손준식 ,  이덕만 ,  김일수 외 1명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2003.04 학술대회자료

초록· 키워드

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In the face of global competition, the requirements for the continuously increasing productivity, flexibility and quality(dimensional accuracy, mechanical properties and surface properties) have imposed a major change on steel manufacturing industries. Indeed, one of the keys to achieve this goal is the automation of the steel-making process using AI(Artificial Intelligence) techniques. The automation of hot rolling process requires the developments of several mathematical models for simulation and quantitative description of the industrial operations involved. In this paper, an on-line training neural network for both long-term learning and short-term learning was developed in order to improve the prediction of rolling force in hot rolling mill. This analysis shows that the predicted rolling force is very closed to the actual rolling force, and the thickness error of the strip is considerably reduced.
#Neural network #On-line learning #Rolling force #Hot rolling process AI

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존방식에 대한 통계분석
3. Off-line 학습 적용
4. On-line 학습 적용
5. 결론
후기
참고문헌

참고문헌 (11)

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