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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 990 - 996 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2017.17.0128
이용수
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We propose an algorithm that optimizes the learning structure of the heat flux coefficient through statistical similarity analysis to improve the temperature control problems in the run-out table (ROT) process of hot strip mills. The p-values are calculated for each segment of the learning structure to determine the similarity of the average values. Based on the proposed algorithms, we perform optimization tests with various steel types, thicknesses, and temperature grades produced in the ROT process. From the test results, the existing learning divisions are reduced by 62.2%. Using hot strip mill data, we show that the average of the bank fitness is significantly improved by the proposed learning structure.
목차
Abstract
I. 서론
II. ROT 공정과 온도제어 문제
III. 열유속 학습구조의 최적화
IV. 테스트 결과 및 분석
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
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