Artificial neural network model to predict plate bending in asymmetrical rolling process

The paper presents a new approach to an application of artificial neural networks (ANN) to the modeliing of asymmetrical rolling processes. The ANN was trained with the data obtained from the simulation of the rolling process using the ELroll code, which is based on the finite element method. A comparison between radius of rolled plates predicted by the ANN and calculated by FEM program shows good agreement. II is concluded that this approach gives new perspectives to the modelIing and to the on-line automatic control systems of the asymmetrical rolling processes.

---

W pracy przedstawiono nowe podejście do problemu modelowania asymetrycznego walcowania, wykorzystujące sztuczną sieć neuronową (SSN). Sztuczna sieć neuronowa była trenowana z wykorzystaniem danych uzyskanych na drodze komputerowej symulacji procesu walcowania. Do symulacji wykorzystano program ELroll oparty o metodę elementów skoń czonych. Wyniki obliczeń numerycznych promienia ugięcia pasma wykazują dużą zgodność z wartościami przewidywanymi z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej. Można wysunąć wniosek, że zaproponowane podejście oparte o sztuczną sieć neuronową stwarza nowe perspektywy dla modelowania procesu walcowania asymetrycznego jak również dla zagadnień automatycznego sterowania tymi procesami.