【摘 要】
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融合工业大数据与冶金机理,提出一种全局可加型热轧带钢力学性能预报模型。首先,给出一套系统的、具有一定通用意义的建模方法,包括:综合应用随机森林、因果图、贝叶斯网等数
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院; 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心; 上海梅山钢铁股份有限公司制造部;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51774219,61671338);武汉市青年科技晨光计划资助项目(2016070204010099);东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室开放课题基金资助项目
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融合工业大数据与冶金机理,提出一种全局可加型热轧带钢力学性能预报模型。首先,给出一套系统的、具有一定通用意义的建模方法,包括:综合应用随机森林、因果图、贝叶斯网等数据挖掘方法,并结合冶金机理与人的先验知识筛选模型的影响因素;接着,构建一元无交互作用广义可加模型,包括数据清洗、子模型建立、子模型验证、子模型修正等环节;探明各影响因素之间的交互作用,构建二元有交互作用的广义可加模型;分析各子模型之间的关系,将各子模型整合构建整体模型。最后,对上述建模方法进行了应用验证,利用大量热轧含铌微合金钢生产数据,建立微合金钢产品力学性能预报模型,获得工艺、成分对力学性能的影响规律,新模型对钢材抗拉强度的预报误差为2.51%。上述研究为复杂工业系统数学建模提供了新的思路。
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