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随着信息技术的发展,大数据、物联网等技术的成熟,计算能力的提高,人工智能开始出现第3波学术研究与工业应用的高潮。钢铁工业是一个复杂的流程工业,内部生产工艺复杂,影响生产因素众多,人工智能在钢铁行业中有较高的应用潜力和价值。中国钢铁行业随着国家两化融合政策的推进与实施,信息化程度与水平逐步提高,为人工智能技术在钢铁企业的应用实施打下坚实基础。本文首先探讨了人工智能技术的研究领域,主要包括专家系统、神经网络、智能机器人、机器学习、智能优化等,然后研究了这些技术在钢铁领域中的主要应用场景和成果,最后提出人工智能技术从生产优化到战略经营层面,如何助力钢铁工业高质量发展。  相似文献   
2.
针对无缝钢管热轧批量调度问题,考虑生产工艺约束、生产需求优化等因素,以最小化热工具轧辊使用消耗、生产拖期为目标,建立了多目标整数规划模型。分析了无缝钢管批量调度顺序对热工具轧辊消耗的影响,给定了轧制批量顺序下的求解启发式算法,并设计了一种基于多种群进化的学习型文化基因算法。针对目标设计了不同的搜索算子以及算子的自适应学习选择策略来指导种群进化,充分发挥全局搜索和局部搜索能力。仿真实验与常用的带精英策略的快速非支配排序遗传算法和文化基因算法进行了对比,验证了所提模型和算法的有效性。  相似文献   
3.
在分析轧辊车削成本的基础上对轧制计划编制和调整问题进行深入研究, 建立以最小化轧辊车削量为目标的0-1整数规划模型. 针对问题特征, 构造基于替换邻域搜索的两阶段算法: 第1阶段, 对轧制单元实施最佳匹配和交叉使用调整; 第2阶段, 通过搜索轧制单元的轧辊替换邻域, 用车削量较少的轧辊替代车削量较大的轧辊, 从而优化第1阶段的有效解. 通过实际生产数据验证, 两阶段算法能够在满足轧制工艺规程的基础上有效降低轧辊车削量, 算法和模型均可行且有效.  相似文献   
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无缝钢管坯料设计是在满足生产工艺要求下,将客户订单钢管合理地分配到生产原料圆坯的过程.实际生产中的批量原则使得每个钢管订单在圆坯中有最小分配重量要求;由于无缝钢管分配支数必须取整,导致钢管订单在圆坯中的分配重量并非连续取值.因此,比起相关的板坯设计问题和装箱问题,无缝钢管坯料设计的求解更为复杂.本文给出了无缝钢管坯料设计问题的一般性描述,并建立了混合整数规划模型.针对库存中只有单一尺寸圆坯的情况,简化了问题模型并且求得了问题的下界.结合问题特点,提出了基于贪婪策略的两阶段启发式算法,并用实际生产数据和仿真数据验证了算法求解此类问题具有很好的有效性和稳定性.  相似文献   
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