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한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.15 No.5
발행연도
2006.10
수록면
59 - 64 (6page)

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The automation of hot rolling process requires the developments of several mathematical models for simulation and quantitative description of the industrial operations involved in order to achieve the continuously increasing productivity, flexibility and quality(dimensional accuracy, mechanical properties and surface properties). The mathematical modeling of hot rolling process has long been recognized to be a desirable approach to investigate rolling operating practice and design of mill requirement. To achieve this objectives, a new learning method with neural network to improve the accuracy of rolling force prediction in hot rolling mill is developed. Also, Genetic Algorithm(GA) is applied to select the optimal structure of the neural network and compared with that of engineers experience. It is shown from this research that both structure selection methods can lead to similar results.
#Genetic algorithm #Hot rolling process #Mathematical model #Neural network

목차

Abstract
1. 서론
2. 신경회로망의 구조 최적화
3. 열간 사상 압연에 신경회로망 적용
4. 결론
참고문헌

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