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김경수 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
795 - 808 (14page)

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2023

열간압연 강판 두께 예측 및 베이지안 최적화 기반 압연패턴 도출
김경수 ,  김성범 대한산업공학회지 2023.04 학술저널

2022

열간압연 강판 두께 예측 및 베이지안 최적화 기반 압연패턴 도출
김경수 ,  김성범 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In the steel manufacturing process, the hot rolling process involves the thin rolling of materials at a high temperature. Producing hot rolled products with the optimal thickness is one of the most important tasks to meet the customers’ needs. To control the thickness, accurate measuring is essential. Because the thickness gauge is located at the exit of the rolling mill, the head part of hot rolled products cannot be controlled after measurement. Consequently, most thickness defects occur at the head part. In this study, we attempt to predict the thickness of the head part before finishing rolling process by using various machine learning methods. Further, explainable artificial intelligent methods are used to identify the factors that significantly affect to the thickness. Having identified these significant factors, we use Bayesian optimization to discover the optimal rolling pattern in finishing rolling process for the target thickness. It can be seen that the thickness deviation during rolling can be reduced by 29.6% using the optimized rolling pattern.
#Bayesian optimization #machine learning #thickness prediction #hot rolling mill #XAI

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 결과
4. 결론
참고문헌

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