Hopfield网络在热轧带钢精轧机组能耗分配法中的应用  

The application of hopfield neural networks to energy consumption scheduling in the finish hot-rolling line

作　　者：张毅[1] 孙志毅[2] 孟晋丽[1] 

机构地区：[1]西北工业大学,陕西西安710072 [2]太原重型机械学院,山西太原030024

出　　处：《重型机械》2002年第5期11-14,共4页Heavy Machinery

摘　　要：本文提出了一种利用 TH神经网络进行轧制过程负荷分配优化的新方法。从“等功率余量”的观点出发 ,得到优化的目标函数 ,即 TH网络能量函数。以轧制过程的负荷分配问题为实例进行仿真计算 ,计算结果表明该方法行之有效。In this paper, a new method of Tank Hopfield neural networks is brought forward to optimize the process of allocating rolling load. From the view of 'equal power surplus', the optimal objective function is obtained, which is the energy function of Hopfield networks.Simulation result shows that the new method is efficient by exerting this method to the scheduling of one rolling mill.

关 键 词：板带轧制 负荷分配 TH神经网络 等功率余量 HOPFIELD网络 热轧带钢 精轧机组 

分 类 号：TG335.56[金属学及工艺—金属压力加工] TG334.9