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工业技术 | 198篇 |
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2022年 | 7篇 |
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1987年 | 1篇 |
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1.
在热轧现场轧制规格切换或工况异常的情况下板凸度控制模型偏差较大,为了提高模型精度,提出了一种基于深度森林的热轧带钢凸度预测模型。深度森林模型融合了集成学习和深度学习的思想,采用了多粒度扫描增加数据特征多样性,采用级联森林逐层处理,使得模型具备强大数据拟合能力。将热轧数据经前期预处理导入模型,并对模型参数进行了网格搜索寻优,对比随机森林模型,深度森林模型的效果更优。基于深度森林的热轧带钢凸度预测模型得到了MSE值为6.537,MAE值为1.587,MAPE值为2.903%和R值为0.985的预测性能。 相似文献
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4.
针对轧制过程实际数据噪声大、难以获取准确板形调控功效系数的问题,提出了一种融合集成经验模态分解(EEMD)和小波变换(WT)的数据降噪方法。将含有噪声的实际生产数据经过EEMD分解后,利用小波变换方法对噪声主导的本征模态分量(IMF)进行降噪处理,处理后的噪声分量与其余分量重构得到降噪后数据,并结合结构方程模型(SEM)计算得到板形功效系数。利用1 450 mm五机架冷连轧生产线实际数据进行试验,结果表明,EEMD-WT-SEM方法可以有效降低数据噪声,有效提升板形调控功效系数的准确性。 相似文献
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6.
针对热轧带钢头部厚度精度较低的问题,提出了一种基于深度学习的热轧带钢头部厚度的命中预测方法。在精轧过程中,带钢头部张力较小,且通常温度较低;同时轧机工艺参数复杂,精准设定存在困难,轧制带钢头部经常会出现厚度不合格的现象。利用深度神经网络的非线性拟合能力,设计带钢头部厚度预测模型,给轧机的参数设定提供参考、提高头部厚度命中率、减少钢材浪费。深度神经网络(DNN)包含输入层、隐藏层、输出层,使用TensorFlow开源机器学习框架设计预测模型并用程序实现。调整神经网络各参数,通过研究它们对模型性能的影响,优化预测模型。最后使用多种厚度的带钢测试数据训练并检验头部厚度预测模型,结果显示,分类预测命中准确率在80%以上。 相似文献
7.
板带轧制数学模型是实现自动控制的基础,高精度的数学模型是提升产品质量和市场竞争力的重要保障。在热连轧粗轧过程控制中,轧制力和宽展是关键参数,其模型精度不仅会影响粗轧轧制规程的设定,而且会影响最终热连轧带钢产品凸度。以矩形板坯热连轧粗轧过程为研究对象,针对轧制变形区建立了三维运动许可加权速度场,在此基础上充分考虑自然宽展效应,基于刚塑性材料的第一变分原理,采用可变上限积分法对塑性变形、剪切功率和摩擦功率进行积分获得变形区总功率泛函。利用Matlab优化工具箱对总功率泛函进行最小化,得到了轧制力、宽度分布的理论解。最后利用理论模型计算数据回归得到了板坯宽展及速度场中的加权系数模型。将基于所提出模型的轧制力和宽展预测值与现场实测值及部分有关学者所建立模型的预测值进行了对比,结果验证了所建立模型的准确性。研究得到的宽展模型和速度场加权系数表达式可以方便、灵活、快速地应用到粗轧现场中,为更高质量热连轧带钢产品的生产奠定了坚实基础。 相似文献
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9.
我厂是生产齿轮加工机床的大型骨干企业,是我国齿轮加工机床的研究开发中心。工厂拥有较强的金属加工能力和测试手段,具有年产500余台插齿机、刨齿机、铣齿机及辅机的制造能力,是国内唯一能向用户提供成套弧齿锥齿轮加工设备的企业。这些产品在生产和技术上有特定的优势。我厂自行研制的YM5150A精密插齿机曾获天津市优质产品称号,并荣获国家经委“金龙”奖;Y2250A、YA2150弧齿锥齿轮铣齿机荣获天津市优质产品和科研成果二等奖,并已具备了创“部优”的条件;本期封面及插页二介绍的Y2080I弧齿锥齿轮磨齿机达到世界同类产品的先进水平,填补… 相似文献
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