从实际生产数据入手,研究了温度模型设定精度的现状及设定精度与各影响因素之间的关系,同时还消化了原来的温度模型程序并将其移植到微机上.经大量的离线统计回归分析,提出了一个行之有效的温度模型改进方案.该改进方案的思路同样适合其他热轧生产线

以生产条件下采集的数据为基础,采用理论解析与统计分析相结合的方法,建立了角钢连轧的温度预报模型与切分孔轧制力模型。提出了采用离散化与函数拟合相结合的方法简化型钢轧制的工艺模型

• 概率基础知识 • 概率排序原理 • 二元假设检验与概率排序原理 • 概率排序的实现方式 • BIM模型 • 二值独立概率模型BIM • BIM排序函数的推导 • RSV的估算方法 • BM25模型

在大量实测数据的基础上,结合理论分析,用统计方法建立起适合工程应用的支持辊磨损模型.该模型是一个多峰且高度非线性系统的半经验公式,其参数的估计复杂且计算量大.借助于带记忆的模拟退火算法,得到有效的解决.计算结果表明该模型具有较高的预报精度.在武钢2800四辊轧机应用后,取得明显效果

在物理冶金基本模型的基础上,通过对实验数据进行回归建立了Q235低碳钢的静态再结晶及晶粒长大模型,模型计算和实验所测结果相吻合.压缩实验为双道次压缩,实验条件为:变形速率0.5~2.0s-1,变形温度950~1100℃,变形量为0.15~0.25(真应变),初始晶粒尺寸为56~85μm

在充分考虑RH平衡碳氧浓度的前提下,建立脱碳反应数学模型.以210 t超低碳钢RH冶炼工艺为背景,详细给出数学模型的建立原则与过程.将模拟结果与实际测量数据进行对比发现,数学模型与实际测量数据有很好的吻合度.碳元素在钢液内存在一定的不均匀性,真空室自由液面下降管上方碳元素质量分数最小,钢渣界面处上升管右侧碳元素质量分数最大,循环20 min后,二者相差0.0025%左右

根据300t钢包RH真空处理超低碳铝镇静钢的实验数据,建立了RH处理过程钢中总氧含量的预测模型,得到了钢中氧含量的预测公式.模型综合考虑了处理时间、真空室吹氩流量、钢水环流量、浸渍管直径和钢包渣中(FeO+MnO)含量等因素对总氧含量的影响,并对改进RH处理工艺进行了讨论.模型分析表明,促进夹杂物上浮的手段有增大吹氩流量、增加浸渍管直径,但都有一个合适的范围

以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性

为解决矿床仿真构模中对矿床几何信息描述和属性信息描述中存在的模型分离问题,采用体视化技术,建立了体矿床模型.通过分析矿床体视化仿真中的数据流程,建立了表现矿体空间分布、矿体中重点区域、矿体剖切分层的三类体模型,并实现了直接基于体模型的矿石储量、金属量的计算工作.经实例分析表明,利用体矿床建模技术,不仅能够进行矿床属性的定性分析,而且便于进行定量计算,为完善矿床建模技术提供了一条途径

为了以有限的实验数据确定预应力锚杆布置的合理间距,结合山东省境内的104国道界河立交桥加筋土挡土墙的失稳加固工程实例,首先通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系建立模型,然后采用现场实验数据样本进行模型训练,最后采用人工鱼群算法对模型进行优化,获得合理的布置间距,并通过加固效果监测验证了参数的合理性.结果表明,该法具有建模容易、收敛快和计算精度高等特点,说明该模型是合理可行的