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基于函数型数字孪生模型的转炉炼钢终点碳控制技术
文档格式:PDF 文档大小:531.27KB 文档页数:7
由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂,副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性,导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低,是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题,提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先,利用烟气分析得到连续监测的实时数据,以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后,根据熔池反应所处的不同阶段,利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上,按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数,从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例,证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力,对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性,可以实现全过程的熔池碳含量动态预测,终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是,在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下,采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤,从而降低生产成本,提高产品质量和生产效率,具有广泛的工业应用前景
华中科技大学:《C语言程序设计》第6章 数组
文档格式:PPT 文档大小:197.5KB 文档页数:28
第六章数组 数组:是由多个数据成员组成的构造类型的数据。组成数组的数据成员称为数组元素。(简单类型数据只包含一个数据成员)
华东师范大学:《数学教学》课程教学资源(电子讲义)第二章 测验的统计指标
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
根据数学教学目标所进行的数学教学测量,主要是研究如何对学生 的数学能力和数学学习水平提供客观的准确的、稳定的度量。数学测 验是数学教学测量的一种工具。当前数学教学改革提出了有关测验的类 型、题型、编制和定量分析等多方面值得探索的课题
电子科技大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 随机事件和概率(1.1)随机事件的直观意义及其运算
文档格式:PPT 文档大小:391KB 文档页数:23
1.1随机事件的直观意义及其运算 一、绪论 数学是研究现实世界中的数量关系和空间形式的科学。 一恩格斯 数学是一种科学语言; 数学是一个有力的工具; 数学是各门科学的基础;
《数学分析》课程教学资源(试题集锦)第一章实数集与函数习题
文档格式:DOC 文档大小:386.5KB 文档页数:8
1、设a为有理数,x为无理数。证明: (1)a+x是无理数;(2)当a≠0时,ax是无理数。 2、试在数轴上表示出下列不等式的解: (1)x(x2-1)>0;(2)|x-1|x-3|;(3)√x-1-2x-1≥3x-2 3、设a、b∈R证明:若对任何正数ε有a-b<,则a=b
《C语言讲稿》课程教学资源(PPT课件)第八章 一维数组的应用
文档格式:PPT 文档大小:147.5KB 文档页数:51
第8章一维数组的应用 8.1了解一维数组 8.2一维数组的简单应用 8.3利用地址和指针访问数组元素 8.4与一维数组有关的参数传递 8.5一维数组操作中的常用算法介
基于多目标支持向量机的ADHD分类
文档格式:PDF 文档大小:997.63KB 文档页数:8
注意力缺陷多动障碍(ADHD)是儿童期最常见的精神疾病之一,在大多数情况下持续到成年期。近年来,基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的,然而事实上,ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本,从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题,即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征,提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型,其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差,进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解,并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估,并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好,可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断,还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断
油气资源开发的大数据智能平台及应用分析
文档格式:PDF 文档大小:4.85MB 文档页数:15
油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心,面向油气行业生产需求,构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池,通过数据清洗与融合提升数据质量,整合物理模拟与数据挖掘等手段,实现服务功能模块化,并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析,表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作,挖掘石油工业数据的巨大潜能,实现降本增效,建设全新的智能油气工业生态圈,完成产业升级
总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响
文档格式:PDF 文档大小:1.39MB 文档页数:9
为了保证齿轮钢中非金属夹杂物的控制,并确定齿轮钢经济合理的总氧含量控制目标,开展了总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响研究。以三种不同总氧含量的Mn–Cr系齿轮钢为研究对象,利用Aspex扫描电镜、极值法、疲劳测试等不同方法研究了齿轮钢中非金属夹杂物数量、分布、尺寸等,获得了夹杂物与齿轮钢总氧含量的对应关系。在本文实验条件下,随着总氧含量的降低,钢中氧化物夹杂数量不断减小,其中5~10 μm的小尺寸夹杂物减小最明显,而10 μm以上的大尺寸夹杂物数量变化规律不明显。另外,极值法和疲劳试验结果表明,总氧含量高时(质量分数为0.0013%),钢中最大氧化物夹杂尺寸也较大,比总氧质量分数为0.0010%和0.0005%的实验钢的最大夹杂物尺寸高10 μm以上,且当总氧含量比较低时(质量分数≤0.0010%),实验钢总氧质量分数变化(0.0010%、0.0005%)对钢中最大夹杂物尺寸影响不大
万博科技职业学院:《Visual Basic程序设计》第七章 数组
文档格式:PPT 文档大小:175.5KB 文档页数:15
一、一组变量,名字相同,数据类型相同,用下标(索引-Index)来区分。例如:a(0),a(1),…,a(n)H称为数组a的成员(元素、下标变量) 二、两种类型的数组: 1 静态数组:成员数量不变 2 动态数组:成员数量可变
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