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能耗数据预报在工业过程中发挥重要作用,产线级的电耗精准预报更是钢铁智能制造背景下的节能降耗热点。针对带钢热轧精轧控制段的多规格轧件电耗预测问题,首先通过皮尔逊(Pearson)相关性分析筛选出影响精轧电耗的主要因素,节约计算时间,然后充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)分别在特征提取与数据预测方面的优势,提出了一种基于CNN-LSTM混合神经网络的精轧电耗预测模型并进一步优化。通过利用预处理后的厂级实时数据进行算法验证,均方误差能控制在0.8%以内,表明该方法能对产线级多规格轧件精轧电耗准确预报。 相似文献
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微合金化技术作为一种能够开发金属潜能、优化金属性能的新型冶金技术,近年来在金基材料的应用和开发中得到了广泛应用。从组织结构和原子形态2个角度出发,论述了金基材料微合金化技术的机制,详细介绍了黄金微合金化技术的发展历程和研究现状,并对比了金基材料在不同微量元素作用下所表现出的性能差异。结果表明:稀土元素兼具良好的固溶强化效果、第二项强化效果和细晶强化效果,是当前优化金基材料性能的主要微量元素;微合金化金基材料越来越广泛地应用于黄金首饰、芯片封装、航天材料和医疗器材等领域;建立能够科学预测金基材料微观形态和性能的数学模型,获得最佳补口元素类型及配比,从而高效制备出具理想性能的金基材料,将成为未来微合金化金基材料研究的重要方向。 相似文献
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目前通过3D扫描仪获取的点云仍旧存在一些缺陷:点云含有噪声,点云在不同方向上分布不均匀等.本文针对上述问题开展研究.主要工作为提出一种新的算法用于在点云上进行高质量的重采样,即使用较为稀疏的重采样点集去表达较为密集的原始点云的几何形状,同时重采样点集的分布可以满足用户预先指定的目标分布,并具备一定的蓝噪声性质.在最优传输理论的基础之上,本文方法将传统的点云重采样问题转化为一个最优化问题,并在点云上构建离散网格,使得针对网格的受限制的Power剖分方法能够迁移至点云上.随后利用交叉优化框架对该优化问题进行求解,并对每一个重采样点执行精确的容积约束.大量实验结果表明,本文算法输出的重采样点集可以实现精确自适应控制密度的目标,并且具备较好的蓝噪声性质. 相似文献
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借助Thermo-Calc热力学相图计算软件,开发了用于电梯的含氮节镍奥氏体不锈钢QN1701(12Cr17Mn7Ni2Cu2N),以代替443(019Cr21CuTi)超纯铁素体不锈钢。通过OM、SEM和电化学工作站等方法研究了QN1701和443不锈钢的组织及性能。N原子起着间隙固溶和细晶强化的作用,使QN1701不锈钢的屈服强度提高至400 MPa以上,达到443不锈钢的1.32倍。QN1701不锈钢的点蚀电位为241 mV,低于443不锈钢的289 mV,但其点蚀速率为9.10 g/(m2·h),低于443不锈钢的14.58 g/(m2·h)。在电梯用研磨拉丝表面状态下,QN1701不锈钢在质量分数为10%NaCl中性盐雾和干湿循环盐雾等加速腐蚀试验中的耐蚀性能均优于443不锈钢。分析发现,443不锈钢添加一定量的Nb、Ti稳定化元素所生成的(Nb,Ti)(C,N)析出相经研磨拉丝处理后,暴露于表面或被拖拽后留下微坑,导致其耐蚀能力急剧下降。综上所述,相较443不锈钢,QN1701不锈钢具有强度更高、伸长率更大和在研磨拉丝表面状态下耐蚀性更好等特点,这对于电梯轻量化设计和长寿命具有重要价值。 相似文献
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铜转炉吹炼是火法炼铜的关键工序,其终点判断与炉寿、铜产率和直收率紧密相关,目前现有人工经验、仪器测定和物料平衡法等终点判断方法均存在一定的局限性。理论上铜转炉吹炼造渣期终点与渣含Fe是否达标有关,而不同Fe含量渣样呈现不同的图像特征,鉴于此,基于图形识别的特征向量提取原理,分别采用卷积神经网络(CNN)算法与支持向量机(SVM)算法,构建了铜转炉吹炼造渣期渣含Fe预测模型,为图像识别技术在铜转炉吹炼终点判断中的应用奠定数模基础。两种模型的实例分析表明,卷积神经网络的训练集预测准确率98%,测试集预测准确率约50%;支持向量机模型的训练集预测准确率99%,测试集预测准确率62%。 相似文献
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某铜业公司电解厂在 2020 年 2 月份出现阴极铜底部长大面积粒子,当月阴极铜平均返修率急剧升至 10.45%,远高于正常生产时的 4%。通过分析阴极铜底部结粒的原因,并及时采取有效应对措施,消除了阴极铜底部长大面积粒子,将阴极铜返修率降至 4% 以下,提高了阴极铜质量。 相似文献
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