数据挖掘技术在钢材仓储管理中的应用研究

提出了数据挖掘技术在钢材仓储管理中的实施方案,并以钢材仓储管理中实时库存的统计分析为例介绍了该方案的实施过程。仓库管理者能够找到有关影响钢材库存损耗的因素,从而改进仓储钢材的利用方法,必然对仓库的效益起到积极的作用。     

数据挖掘技术在钢材仓储管理中的应用研究

提出了数据挖掘技术在钢材仓储管理中的实施方案,并以钢材仓储管理中实时库存的统计分析为例介绍了该方案的实施过程。仓库管理者能够找到有关影响钢材库存损耗的因素,从而改进仓储钢材的利用方法,必然对仓库的效益起到积极的作用。     

钢材退火炉的程序控制

本文简要介绍了钢材的退火工艺，在此基础上采用智能调节仪实现了钢材退火炉炉温的程序控制，克服了退火炉内温度不均匀的现象，改善了控制精度和自动化程度，提高了产品质量和生产率，最后本文简单介绍了电磁兼容的有关概念，分析了本文中存在的电磁干扰并给出了解决方案，实践证明，该方法非常有效。     

基于MIADS三层架构的中小型钢铁企业信息系统

为了迎合中小型钢铁企业的需求,定制管理信息系统非常必要,功能的简洁和使用的方便有利于提高生产效率。本文分析了钢材管理的业务流程,基于MIDAS三层架构,使用Delphi/SQL Server设计并实现了钢材管理系统。系统涵盖钢材管理的基本功能以及各种报表的灵活设计,满足了中小型钢铁企业对信息资源进行科学、有序地管理。文章以三层架构为起点,重点阐述了系统开发流程,为中小型企业管理系统的建设提供一定的参考。     

基于离散事件的串并混合流水生产线系统仿真平台设计

以钢材生产的精细化管理为背景,研究了串并混合流水车间仿真平台设计。将流水车间生产线加工系统抽象为基于业务流和资源实体的整体,结合模块化的面向对象的编程思想,设计了钢材加工作业的仿真平台软件。该仿真平台具备柔性生产线建模,模块化的功能设计,具备通用性和可扩展性。与现场的对比实验表明,该平台可应用于多种不同规模和复杂度的钢材加工中心作业线的仿真需求,为工程人员提供良好的决策支持。     

PLC在钢材预处理线控制系统中的应用

介绍了以PLC为核心的钢材预处理线生产工艺流程和控制系统的设计。该控制系统采用两级监控方式 ,具有完善的故障处理功能。着重论述了PLC在系统中的应用及系统软、硬件的设计方法     

钢材捆扎机械手的理论分析与设计

钢材捆扎的原理设计、模型分析与理论计算，运用P ro/Engineering软件设计了一种捆扎机械手．该机械手以Φ6.5热扎盘条为捆丝材料，由液 压马达驱动，在可编程控制器控制下进行自动捆扎，捆丝拧结720°，能满足多种钢材包装 要求，已成功应用到精整包装生产中．     

Re-YOLOv5:一种基于结构重参数化的钢材缺陷检测方法

钢材在生产的过程中很容易产生裂纹、斑点等缺陷,而目前对于所产生缺陷的检测技术还不是很成熟。为了实现对工业钢材生产过程中所产生的钢材缺陷进行实时鲁棒检测,以YOLOv5为基础,引入了结构重参数化方法,建立了Re-YOLOv5工业钢材缺陷检测模型。在该模型中,将YOLOv5的Neck层与Head层合并为Head层,用作预测,并且加入RepVGG模块和卷积层,输出预测结果。Backbone用作特征提取,可以在改善模型推理速度的同时提高检测准确率。同时,采用改进后的空间金字塔池化模块SPP^*对候选框进行分类和修正,以获取多尺度特征信息,并引入了有助于模型加深的CCBL模块。在公开的NEU-DET钢材缺陷图片数据集上进行测试,提出的模型的检测精度可达77.8%,与基线模型YOLOv5s相比,实现了6%的精度提升,且单幅图片的推理时间仅为8.9 ms,满足工业生产实时性需求。此外,该模型所占内存较小,便于部署到工业设备中。     

宝钢钢贸成功突破竞争情报

上海宝钢钢材贸易有限公司(简称钢贸公司)作为宝钢集团最大的钢材贸易企业。按照宝钢集团建设世界一流跨国公司的战略目标,有竞争力的营销网络和快速反映机制将是决定钢贸公司能否成为钢铁产品销售领域市场主导者的重要因素。因     

中小型钢材贸易企业ERP系统的设计与实现

分析了中小型钢材贸易企业的运作特点.介绍了设计和实现中小型钢材贸易企业ERP系统的整个过程.该系统基于.NET平台,使用C/S三层架构,实现了采购、销售、运输、库存和报表管理等五大功能.逐一阐述了实现ERP五大功能的技术过程.     

细长钢材的在线称量技术

本文介绍了以钢轨为例的细长钢材的在线称量技术方案。对称量设备的工艺布置和结构、称量过程和控制系统、称量仪表系统进行了较为详细的描述。该技术方案适用于成捆的钢轨、钢管、棒村等多种细长物料的称量。     

钢材运输耗材管理系统设计与开发

利用ASP．NET技术和SQL Server设计开发一个基于B／S架构的钢材运输耗材管理系统,完成计划管理、收料管理、消耗管理和流程管理等功能,实现钢材运输耗材的量化管理,使得钢材物流管理更加及时、高效。     

联合采购齿轮用钢系统的设计及实现

本文针对汽车齿轮用钢采购量小对钢材企业没有诱惑力的局面,论述了基于ASP.NET技术和ADO.NET技术设计及实现的汽车齿轮用钢联合采购数字化系统,从而按照高标准联合采购齿轮钢材.     

寻找超级丝

蜘蛛和蚕都是材料科学的大师，它们制造的天然丝是已知的最坚固的材料——韧性好、强度高。同等重量的天然丝和钢材相比，天然丝强度比钢材高，韧性远超钢材。现在，麻省理工学院（又见MIT）的科学家们终于部分揭开了天然丝所蕴含的最深切的秘密，他们的研究使发明品质等同甚至超越天然丝的合成材料成为了可能。     

SOPC技术在钢材检测上的应用

片上可编程系统（SOPC,System On Programmable Chip）是一种新的系统设计方法,它不仅提高系统内部的集成度,提升了抗干扰能力;还具有很大的灵活性。利用SOPC技术的特点,本文介绍了一种制造钢材无损检测设备的方案。     

汽车制造企业钢材用量需求预测技术

针对汽车制造企业钢材用量需求的合理预测问题,充分考虑到以往相应月份的历史数据和近期各月份数据的影响,建立一套适合于汽车制造企业的钢材实际需求预测技术,不但实现了对历史数据的科学利用,而且体现了当前特定时间段的发展趋势,最大程度地兼顾了季节和政策波动的影响,提高了预测结果的合理性和可信性。相关模型已经被推广应用到生产实践,开发出了相应的"可视化汽车用钢需求拉动跟踪系统",不但有效地提高了客户订货满足率,且大大方便了企业对生产计划的编排,给企业创造了较大的经济效益,具有进一步推广应用的价值。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量识别技术的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量识别技术，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并时钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验。初步建立数学模型，通过评判得到反映裂纹状况的定量检测结果。从而验证了该方法的可行性和有效性。并得出相关的结论。     

汽车共用零部件钢材理论订货量预报技术的开发

近年来,随着汽车制造产业发展迅速,对汽车零部件所用钢材的需求量急剧增加。各钢铁生产企业为加大在此领域的市场份额,不仅从产品质量和技术水平等方面进行提高,同时更加注重对客户的服务质量。为此,针对当前普遍使用的理论订货量模型所存在的缺陷,在供应商管理库存思想的基础上,利用动态库存管理的相关数据,同时兼顾季节对库存的影响以及实际生产中的最新成品率变化,开发了一套新的汽车共用零部件钢材的理论订货量预报技术,并将其应用到生产实践,取得了良好的使用效果,有效地提高了企业对汽车板客户的服务质量,为企业带来较大经济效益,具有进一步推广应用的价值。     

基于多尺度轻量化注意力的钢材缺陷检测

针对当前YOLOv5算法检测钢材表面缺陷精度不高、速度慢等问题,提出一种基于多尺度轻量化注意力的YOLO-Steel钢材表面缺陷检测方法.首先,提出一种轻型通道注意力模块,仅需少量计算成本即可有效关注重要通道;然后,利用空洞卷积扩大感受提出一种轻型空间注意力模块,能够在空间维度上提取有价值信息;接着,提出金字塔注意力结构,利用多级池化放缩特征图在不同分辨率特征图上使用空间注意力模块学习其空间依赖信息,对多级特征图使用通道注意力模块重构其通道相关信息,改善检测效果.实验结果表明,YOLO-Steel在钢材表面缺陷数据集上平均精度均值(mAP)可达77.2%,比YOLOv5s算法提高1.8%,模型时间、空间复杂度与YOLOv5s基本持平,在保证检测速度的基础上能够有效提高精确度.     

基于改进YOLOv4的钢材表面缺陷检测

针对钢材表面缺陷检测精度低,易漏检、误检、定位不准确等问题,提出一种基于改进YOLOv4的钢材表面缺陷检测算法,首先使用K-means++算法分析标注框的分布信息,获取最优的锚框,提高定位精度,减少网络损失;其次在YOLOv4网络原有特征层基础上继续增加一浅层特征即尺度为104×104的新特征层,增大特征检测尺度,提高小缺陷目标检测精度;最后在原始主干网络的基础上引进注意力机制,使网络更多关注有用信息,从而使检测更准确。将上述算法与其它算法在NEU-DET数据集上进行对比实验,所提算法平均检测精度相较于原YOLOv4提高了4.69%达到78.10%,相较于目前其它的主流目标检测算法也更优秀。