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GCr15轴承钢(/%:0.95~1.05C,0.20~0.30Si,0.30~0.40Mn,1.40~1.50Cr)300 mm×400 mm连铸坯的生产流程为120 t BOF-LF-RH-CC-连轧至Φ60 mm材。生产试验了连铸坯1 180~1 260℃高温扩散时间4.5~24 h对Φ60 mm热轧材碳化物带状的影响。结果表明,随保温时间的增加,热轧材带状级别降低,当保温时间为4.5~6.5 h、6.5~10 h和≥13 h时,Φ60 mm材的带状级别分别达2.5级、2.0级和1.5级。可根据不同带状级别要求,设定相应的保温时间。 相似文献
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针对电力负荷序列非线性、随机性等特点引起的电力负荷预测精度低问题,提出一种基于快速傅里叶变换(FFT)、密度层次聚类算法(DC-HC)与长短时记忆(LSTM)神经网络相结合的短期负荷预测方法。首先,采用FFT计算出所有原始电力负荷序列对应的期望频率,并以之作为负荷聚类的特征量。然后采用DC-HC算法对负荷进行聚类,将原始数据分拆成具有特征属性的数据分量组;运用LSTM模型对各分量组进行负荷预测,再将各分量组预测结果进行叠加,得到最终负荷预测值;最后,采用爱尔兰实际电力负荷数据进行算例分析,结果表明所提方法能够有效提高负荷预测精度。 相似文献
189.
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