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<생산기술>
인공신경망을 활용한 후판 압연 조건에 따른 두께오차 예측
Prediction of Thickness Error in Plate Mill rolling using Artificial Neural Network
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- 발행기관
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제26권 제2호 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.338-342
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A449907
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원문정보
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
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>기계공학
- 소개
- 기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) [Journal of the Korean Society of Mechanical and Aviation Technology ]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1229-604X
- eISSN
- 2508-3805
- 수록기간
- 1999~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 550 DDC 620
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