利用Gleeble-1500热模拟试验机对6111铝合金进行高温拉伸试验,研究了其在变形温度为350、450和550℃以及应变速率为0.1、1和10 s-1时的热变形行为.6111铝合金的流变应力随温度升高而减小,随应变速率增大而增大,其热变形从应变硬化阶段过渡到稳态变形阶段.建立了综合考虑应变、温度和应变速率对流变应力的影响以及耦合位错密度的统一黏塑性本构模型,并通过遗传优化算法求解出本构模型中的材料常数.模型计算得到的真应力-真应变曲线与试验数据吻合较好

根据我国大气腐蚀网站积累的环境数据和材料腐蚀数据,采用人工神经网络方法。建立了碳钢及低合金钢在大气条件下,腐蚀率与金属腐蚀暴露时间对应关系的预测模型.结果表明:在相同的大气环境下不同的金属存在着不同的网络;相同金属在不同的大气环境下存在着不同网络;BP算法的形式要根据实际情况而定

建立了钢铁企业技术素质评价指标体系,提出了技术素质评价指标的权重和隶属度的确定方法及模糊关系合成算法模型.利用11家钢铁企业的实际数据进行实证分析

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征

提出了一种将遗传算法用于热送热装生产计划优化的方法.与MTSP方法不同,该方法在优化时不需预先确定轧制单位的数目,它充分利用了轧制单位的结构特点,在对轧制计划优化的同时,优化了轧制单位的数目.仿真结果表明,该方法可在大量的生产合同中很快找出满足各种生产约束条件的热送热装生产计划的可行解,以提高热送热装率

引入了有向基本割集矩阵Qf的二分解和分解树的概念,导出了Qf可实现的充分必要条件和所实现图G在有向二同构意义上的唯一性,应用超图理论解决了如何求Qf的二分解问题,提出了用分解法直接实现Qf的原理和算法.该原理可计算复杂度为O(v2l2)、v和l为Qf的树路子阵Qfp的行数和列数

以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

根据1700mm热连轧机采集的现场数据分析了硅钢轧制工作辊磨损的规律和其磨损轮廓曲线．采用中部磨损和边部磨损分别建立磨损计算函数的方式,建立了无取向硅钢轧制的工作辊磨损预报模型．采用遗传算法优化计算了模型参数．现场实测数据验证表明,模型预报精度可靠实用,可用于指导生产实践．

提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径

对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法