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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.4
- 수록면
- 86 - 96 (11page)
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Identification of dynamics of short circulation during grade change operations in paper mills is very important for the effective plant operation. In the present
study a prediction method of One Pass Retention COPR) is proposed based on the neural network. The present method is used to analyze the dynamics of short
circulation during grade change. Properties of the product paper largely depend upon the change in the OPR. In the present study the OPR is predicted from the
training of the network by using grade change operation data. The results of the prediction are applied to the modeling equation to give flow rates and
consistencies of short circulation.
study a prediction method of One Pass Retention COPR) is proposed based on the neural network. The present method is used to analyze the dynamics of short
circulation during grade change. Properties of the product paper largely depend upon the change in the OPR. In the present study the OPR is predicted from the
training of the network by using grade change operation data. The results of the prediction are applied to the modeling equation to give flow rates and
consistencies of short circulation.
목차
ABSTRACT
1.서론
2.Neural network 학습 방법
3.Short circulation 분석 방법
4.결과 및 고찰
5.결론
인용문헌
참고문헌 (0)
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