Development of Numerical Model Based Deep Learning for the Temperature Prediction of the Hot Rolling Process
Notice bibliographique
Résumé
In the hot rolling mill, the thermal history experienced by the strip during processing is one of the most important parameters influencing the product quality.Especially, for the hot rolling process, the temperature prediction is the key technology because the metallurgical properties of product are substantially affected by it.During the several decades, the models for the temperature of the strip are demonstrated for the precise prediction on the basis of the finite difference models [1-4] and the finite element (FE) models [5][6][7][8] than on the basis of the elementary models which inherently involve many simplifying assumptions.However, a precise model such as a FE process model tends to require a large time for the calculation.In this paper, a numerical model based deep learning is presented for the prediction of the temperature distributions during the hot rolling.The hot rolling process consists of reheating furnace, roughing mill, induction heater and finishing mill.There exist several reheating furnaces to heat the slab for the rolling temperature, the roughing mill to reduce the thickness, the induction heater for additional heating and the finishing mill to produce the product of desired thickness.For the hot rolling process, sound prediction of the temperature is vital for achieving the desired temperature because the metallurgical properties of product are substantially affected by it.In addition, by achieving the desired rolling temperature, we can ensure rolling stability.In this paper, mathematical model is presented for the prediction of the temperature distributions during the rolling, the cooling, and the heating.The model consists of a model for the prediction of temperature distributions in bite zone, a model for the prediction of temperature distributions in the cooling regions and a model for the prediction of temperature distributions at the induction heater.The model in bite zone considers the energy terms of deformation, friction, and the heat transfer from the strip to the roll.The model in the cooling regions considers the radiation and the convection.The model of the induction heater considers the heat generation due to the induced eddy current.From the combination of these mathematical models, the temperature distributions can be predicted in the whole regions between the exit of the reheating furnace and the exit of the finishing mill.Furthermore, by using the presented prediction model of the temperature, we can optimize the process conditions for the desired rolling temperature.The prediction accuracy of the proposed model is examined through comparison with actual data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».