[发明专利]基于遗传神经网络技术设计ASSEL轧辊辊型的方法

摘要

本发明提供一种基于遗传神经网络技术设计ASSEL轧辊辊型的方法，包括有以下步骤：该方法的包括有以下步骤：①首先利用ASSEL机组的辊型设计参数和轧制工艺参数对照表，选择输入/输出特征向量，再通过遗传神经网络推理估计方法建立ASSEL辊型参数估算模型；②在线采集轧制工艺参数，推理出适合生产条件和不同规格产品的辊型特征参数；③借助估算模型和几何参数的智能优化，可得到合理的设计轧辊参数，同时能够动态地人工修正参数；④最终通过Auto CAD软件输出加工零件图。本发明的效果是该方法智能化地产生辊型设计的特征参数，利用生产中有限的代表性参数，预测适应不同规格产品的辊型加工参数和工艺参数，减少试轧次数，缩短技术和生产准备周期。

主权项

1.一种基于遗传神经网络技术设计ASSEL轧辊辊型的方法，该方法包括以下步骤：①建立ASSEL辊型参数估算模型a.首先利用MEER公司ASSEL机组的辊型设计参数和轧制工艺参数对照表，选择以下输入/输出特征向量：输入特征向量：荒管直径(DL)荒管壁厚(SL)毛管直径(DH)毛管壁厚(SH)芯棒直径(DD)输出特征向量：轧辊入口锥角α1(°)辗轧带长度LK(mm)辊肩高度RS(mm)辊肩高度rS(mm)出口锥角α2(°)b.在线采集轧制工艺参数，通过遗传神经网络推理估计方法建立ASSEL辊型参数估算模型，推算出适合生产条件和不同规格产品的辊型特征参数；②对ASSEL辊型特征参数的优化借助协同设计和虚拟环境(VE)产生器，调整ASSEL机组的孔喉直径、喂入角、碾轧带的长度、台肩高度工艺参数，观察到ASSEL轧管机轧制过程的各种技术参数的动态值，依次确认现实的ASSEL辊型是否有能力完成预定的轧制任务和完成过程，同时也能够从中发现轧制过程的缺陷和问题，达到对ASSEL辊型参数的优化；③输出加工零件图通过读/写Auto CAD的DWG图形文件，完成输出ASSEL辊型加工零件图的操作。