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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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板带材制备过程是涵盖多工序、多控制层级的大型复杂工业流程。针对其制备过程复杂、产品质量稳定性差、跨工序产品质量跟踪与多工序协调控制无法实现等问题,提出了通过构建板带材智能化制备领域系统、完备的理论体系,形成智能决策与排产、质量在线监控与优化、精准控制与多工序协调、组织性能调控等一批关键共性技术并示范应用,提高生产效率、产品质量和柔性化生产能力,扩大钢材的品牌增值,满足用户多品种、小批量的个性化需求的解决方案。详细介绍了钢铁购销与制造供应链协同智能优化决策,全流程产品质量在线监控、诊断与优化,基于CPS架构的多工序协调优化与质量精准控制,热轧过程温控—变形耦合—性能匹配及表面质量智能控制等关键技术模块。 相似文献
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针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学习模型的预测变量,再将偏差量预测值与基准值进行求和得出组合预测模型的板凸度预测值,并将该组合预测策略应用至多个神经网络进行方法验证。研究结果表明,提出的热连轧板凸度组合预测模型相较于传统预测模型具有更好的预测性能,其中有97%以上预测数据的绝对误差小于0.02 mm,82%以上预测数据的绝对误差小于0.01 mm,同时该组合预测方法具有较好的可行性与普适性,所提出的模型能够实现机理模型与数据驱动模型的优势互补,使得模型更加符合实际物理意义,该组合模型既缓解了神经网络预测结果由于过程黑箱导致解释性差、可信度低的问题,又弥补了机理模型预测结果偏离生产工况、无法实时修正的缺陷,对热连轧板带钢的板形控制以及热连轧产品质量的改善具有重要意义。 相似文献
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