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针对轧板厂原有冷却系统冷却能力弱的实际情况,为了提高产品质量和生产效率, 专门为轧板厂生产线设计了一套全新的轧后快速冷却系统.系统集成了多种先进的控制策略和控制模型,同时采用了西门子高性能控制器,实现了整个系统的全自动控制.现场应用结果表明,冷却系统功能完善,控制精度高,钢板性能得到了很大改善

以钢铁企业的冷轧生产过程为背景,分析了酸洗-冷轧联合机组与后续机组间的生产协调特征,探讨了在确保生产连续运行的前提下降低库存水准和降低切换频率的机组切换策略,建立了确定酸洗-冷轧联合机组切换时长和切换批量的优化模型,研究了用于模型求解的切换规则,开发了面向生产实际的应用算法.对企业生产实际数据的计算和分析表明,算法具有良好的计算效率和适用性

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性

对银行的三种营业模型进行分析后指出,现代“机—机”模型是未来银行的必然经营方式,而其关键技术是储户的身份甄别和确保交互信息在网路中的安全。提出了两种安全性控制策略,即双密钥(伴随密钥)与语音智能识别,前者绕过了身份直接甄别,后者则是用动态语音代替动态图像来甄别身份。最后对问题求解策略及算法给出了框架性描述

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建立了钢铁企业CO2排放数学模型.以国内某钢铁企业为例,根据生产数据计算得到CO2年排放量,分析了能源结构和产品结构对CO2排放的影响.利用情景分析法对钢铁企业CO2减排的途径和策略进行了分析,假设天然气取代动力煤、短流程取代长流程、考虑先进工序能耗水平和使用余热回收技术四种情景.分析对比结果表明:余热回收技术的采用对CO2减排效果较小,约为3.39%;用短流程取代长流程的CO2减排效果最好,约为45.07%,若考虑电炉用电产生的间接CO2排放,仍可实现减排24.30%

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