earticle

논문검색

<생산기술>

인공신경망을 활용한 후판 압연 조건에 따른 두께오차 예측

원문정보

Prediction of Thickness Error in Plate Mill rolling using Artificial Neural Network

백인철 , 정태영

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

In this study, a new model using artificial neural networks is proposed to improve the thickness error between the plates, which occurs when the rolling conditions change a lot during the thick rolling. The model was developed by using Python, and the input values are the change in the finish rolling temperature between the plates, the change in target tensile strength, the change in target thickness, and the change in rolling force. The new model is 31.76% better than the existing model based on the standard deviation value of the thickness error. This result is expected to reduce quality costs when applied to online models at actual production sites in the future.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 두께제어 이론
2.1 패스 스케쥴 계산
2.2 롤 갭 제어
3. 압연 조건 급변 시 두께오차 증대 현상
4. 두께오차 예측 모델 개발
5. 결론
References

저자정보

  • 백인철 In-Cheol Baek . Member, Professor, Dept. of Steel Industry, Shinsung University
  • 정태영 Tae-Young Jung. Professor, Shinsung University

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
      ※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.

      • 4,000원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.