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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김경수 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제49권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
167 - 175 (9page)
DOI
10.7232/JKIIE.2023.49.2.167

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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

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

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Bagheripoor, M. and Bisadi, H. (2013), Application of artificial neural networks for the prediction of roll force and roll torque in hot strip rolling process, Applied Mathematical Modelling, 37(7), 4593-4607. google schola Deng, J., Sun, J., Peng, W., Hu, Y., and Zhang, D. (2019), Application of neural networks for predicting hot-rolled strip crown, Applied Soft Computing, 78, 119-131. google schola Frazier, P. I. (2018), A tutorial on Bayesian optimization. arXiv preprint arXiv:1807.02811. google schola Jesus, S., Belém, C., Balayan, V., Bento, J., Saleiro, P., Bizarro, P., and Gama, J. (2021), How can I choose an explainer? An applicationgrounded evaluation of post-hoc explanations, In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, google schola Lee, D. and Lee, Y. (2002), Application of neural-network for improving accuracy of roll-force model in hot-rolling mill, Control Engineering Practice, 10(4), 473-478. google schola

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