Artificial neural network model to predict plate bending in asymmetrical rolling process

• Autorzy: Tonderys G. , Liszka P. , Kusiak J.

Warianty tytułu

PL

Modelowanie wygięcia pasma w procesie asymetrycznego walcowania z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a new approach to an application of artificial neural networks (ANN) to the modeliing of asymmetrical rolling processes. The ANN was trained with the data obtained from the simulation of the rolling process using the ELroll code, which is based on the finite element method. A comparison between radius of rolled plates predicted by the ANN and calculated by FEM program shows good agreement. II is concluded that this approach gives new perspectives to the modelIing and to the on-line automatic control systems of the asymmetrical rolling processes.

PL

W pracy przedstawiono nowe podejście do problemu modelowania asymetrycznego walcowania, wykorzystujące sztuczną sieć neuronową (SSN). Sztuczna sieć neuronowa była trenowana z wykorzystaniem danych uzyskanych na drodze komputerowej symulacji procesu walcowania. Do symulacji wykorzystano program ELroll oparty o metodę elementów skoń czonych. Wyniki obliczeń numerycznych promienia ugięcia pasma wykazują dużą zgodność z wartościami przewidywanymi z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej. Można wysunąć wniosek, że zaproponowane podejście oparte o sztuczną sieć neuronową stwarza nowe perspektywy dla modelowania procesu walcowania asymetrycznego jak również dla zagadnień automatycznego sterowania tymi procesami.

Słowa kluczowe

EN

modelling; asymmetrical rolling; artificial neural network

PL

modelowanie; walcowanie asymetryczne; sztuczna sieć neuronowa

• Wydawca: AGH University of Science and Technology Press
• Czasopismo: Metallurgy and Foundry Engineering
• Rocznik: 1998
• Tom: T. 24, no. 1
• Strony: 19--26
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Tonderys G.

• Department of Computer Modelling of Metallurgical Processes, Faculty of Metallurgy and Materials Science, University of Mining and Metallurgy, Kraków, Poland

autor

Liszka P.

• Department of Computer Modelling of Metallurgical Processes, Faculty of Metallurgy and Materials Science, University of Mining and Metallurgy, Kraków, Poland

autor

Kusiak J.

• Department of Computer Modelling of Metallurgical Processes, Faculty of Metallurgy and Materials Science, University of Mining and Metallurgy, Kraków, Poland