检索结果-南通市图书馆

作者：赵珊冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

世界钢铁产能过剩,钢产量一直居高不下,大部分钢材品质较低,产量并不能弥补质量的缺口,生产工艺落后,生产过程中也存在各类环境污染问题。生产高品质、高性能的钢材是未来的必然趋势,其关键在于减少钢中的非金属夹杂物,钢中的非金属夹... 详细信息

世界钢铁产能过剩,钢产量一直居高不下,大部分钢材品质较低,产量并不能弥补质量的缺口,生产工艺落后,生产过程中也存在各类环境污染问题。生产高品质、高性能的钢材是未来的必然趋势,其关键在于减少钢中的非金属夹杂物,钢中的非金属夹杂物是由于钢的生产过程造成的,这些夹杂物主要包括氧化物、硫化物、硅酸盐、氮化物和其他化合物。它们的存在会对钢的性能和质量产生重大影响。减少这些夹杂物的首要条件就是准确快速找到钢中夹杂物,获取其成分、尺寸、视野场分布情况等信息。本论文是依托图像处理和计算机视觉技术,设计并实现一种钢中非金属夹杂物检测系统。系统通过SAM网络实现对夹杂物的自动分割,并利用Res Net50分类网络对分割出的夹杂物进行分类,后续根据夹杂物形态进行评级。实验结果显示,本系统能够有效检测并准确评级钢中非金属夹杂物,实现了较高的准确率。针对传统检测方法在夹杂物检测中存在的漏检和误检问题,本次研究采用了一种创新的算法,将图像分割和图像分类结合起来取代普通的语义分割,在图像分割方面,利用泛化能力较强的SAM作为图像分割的基础模型,创新性的采用“背景”互补分割算法,显著提升了分割准确率,图像分割的m Io U达到了0.795。同时,利用Res Net50分类网络对分割后的夹杂物进行分类,分类精确率达到94.1%,Kappa系数达到0.9054,进一步提高了系统的检测精度。在评级计算方面,系统依据国家标准《GB/T 10561-2005钢中非金属夹杂物含量的测定标准评级图显微检验法》,通过形态学计算获取夹杂物的长轴、宽轴、区域面积等关键信息,实现了对夹杂物的自动评级计算,本研究的评级准确率可达90%。通过结合SAM分割算法和图像分类算法,成功实现既具有高精度分割又具有语义信息的夹杂物检测。这一方法不仅提高了夹杂物检测的准确性,还为后续的分析和处理提供了丰富的语义信息。未来的研究将致力于进一步优化算法性能,提高夹杂物检测的自动化和智能化水平。

关键词：非金属夹杂物深度学习图像分割 SAM 图像分类

基于贪婪规则遗传算法的炼钢车间天车智能调度研究

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基于贪婪规则遗传算法的炼钢车间天车智能调度研究

作者：王文博冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

随着智能制造技术的快速发展,制造业正经历着数字化与智能化的深刻变革。作为制造业生产调度的关键环节,天车调度对于确保生产流程的高效与安全至关重要。本文围绕炼钢车间天车调度问题展开研究,通过仿真技术模拟天车实际运作场景,并采... 详细信息

随着智能制造技术的快速发展,制造业正经历着数字化与智能化的深刻变革。作为制造业生产调度的关键环节,天车调度对于确保生产流程的高效与安全至关重要。本文围绕炼钢车间天车调度问题展开研究,通过仿真技术模拟天车实际运作场景,并采用改进型遗传算法对天车调度问题进行了深入探索和优化。首先,本文对国内外天车调度的研究现状进行了梳理,分析了炼钢车间天车调度问题的特点,并构建了天车调度的数学模型。其次,建立了天车运行仿真模型,该模型不仅模拟了天车的运行过程,还考虑了吊运任务的优先级和天车间的冲突问题以及天车冲突预测,提高了天车作业的安全性和效率。在优化算法方面,本文设计了改进的遗传算法来求解天车调度问题。通过混合策略优化初始种群,包括基于贪婪规则、贪婪规则融合随机因素以及随机选择三种策略,设计离散度感知算子动态调整交叉算子和变异算子,设计邻域搜索变异算子和引入精英选择策略,提升算法跳出局部最优解的能力,并加快其收敛速度,从而确保算法能够更高效地达到全局最优解。通过仿真与改进后的遗传算法相结合,本文模拟了天车的实际运行过程,并记录了关键参数如天车运行时间、被动行驶时间和等待被运输时间等。根据仿真记录的参数,算法不断迭代运行,最终获得了最优的天车调度方案。实验结果表明,本文提出的改进型遗传算法在解决天车调度问题上具有较好的性能,能够有效提升天车调度的效率和安全性。本研究不仅为炼钢车间天车调度提供了新的解决方案,也为其他类似场景下的生产调度问题提供了有益的参考。

关键词：天车调度仿真-改进型遗传算法冲突预测离散度感知算子邻域搜索

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不锈钢产线热轧计划系统研究与应用

不锈钢产线热轧计划系统研究与应用

作者：齐鹏飞冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

不锈钢产线作为钢铁企业中一种相对高端的产品线,对生产设备和工艺有着更高的要求。而本文所研究的不锈钢产线更具备不锈钢与碳钢混合生产的能力,使得作为其生产核心指导的计划系统更加复杂化。在钢铁生产过程中,热轧工序作为关键工序之... 详细信息

不锈钢产线作为钢铁企业中一种相对高端的产品线,对生产设备和工艺有着更高的要求。而本文所研究的不锈钢产线更具备不锈钢与碳钢混合生产的能力,使得作为其生产核心指导的计划系统更加复杂化。在钢铁生产过程中,热轧工序作为关键工序之一,是确定产品形态提升产品价值的主要环节,在增强企业竞争力、创造经济效益方面意义重大。因此不锈钢产线热轧计划是否合理稳定,将直接影响钢铁企业的生产效率和经营成本。本文以国内某大型钢厂不锈钢产线为背景,通过研究其热轧工序的工艺流程和装备部署,分析热轧计划的各种影响因素,充分了解热轧计划的现状与痛点,在总结前人研究工作的基础上,对热轧计划系统提出了一种两阶段的计划编制方法,依次进行轧制计划编制与调整和加热炉调度指令生成,分步完成热轧工序的计划排程任务。其中,轧制计划编制与调整阶段,目的是确定轧制单元的数量及板坯的轧制顺序,以相邻板坯属性跳跃惩罚和违反时间窗约束惩罚最小为优化目标,建立带时间窗约束的车辆路径模型;加热炉调度指令生成阶段,目的是确定板坯在加热炉群中的分配及装出炉时间,以驻炉时间及轧机等待时间最小和混装惩罚最小为优化目标,建立约束满足的多目标优化模型。在求解方式上,通过比较几种智能搜索算法的效果,选择麻雀搜索算法对热轧计划问题进行求解,为了使其更好地解决离散空间的计划排程问题,对算法进行了离散化改进。为了提升算法的精度和效率,还引入了启发式规则的种群位置初始化策略,以及精英保留和种群比例自适应调整策略。通过对现场生产、工艺等方面的调研和需求分析,设计开发了不锈钢热轧计划系统,系统以生产计划、作业计划、调度指令三个管理层级,分别实现了以满足订单交货为目标的热轧生产计划排程、以工序衔接和工艺管控为目标的作业计划分解,以及多加热炉优化装炉为目标的调度指令生成。实际应用效果表明,该系统能降低相关人员的工作量并大幅提升工作效率。

关键词：不锈钢产线混合生产热轧计划系统改进麻雀搜索算法

基于数据同化机制的工艺模型性能劣化校正技术研究

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基于数据同化机制的工艺模型性能劣化校正技术研究

作者：张恒冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

随着钢铁行业在我国的迅速发展,越来越多的钢铁企业尝试在工艺流程上进行优化,热连轧粗轧过程中的高精度预测模型是工艺流程能否优化的关键因素。数据同化算法在热连轧粗轧过程中的应用可以实时地对预测模型进行纠偏,本文面向热连轧粗... 详细信息

随着钢铁行业在我国的迅速发展,越来越多的钢铁企业尝试在工艺流程上进行优化,热连轧粗轧过程中的高精度预测模型是工艺流程能否优化的关键因素。数据同化算法在热连轧粗轧过程中的应用可以实时地对预测模型进行纠偏,本文面向热连轧粗轧过程,研究了一种创新的适用于该过程的数据同化算法。该技术旨在通过结合实际测量数据,对预测模型的参数进行优化,从而提高预测模型的预测精度,为热连轧粗轧过程的参数设定提供参考和指导。首先,本研究对热连轧粗轧过程中所涉及到的数据进行分析,从工艺过程特点进行考虑,揭示了热连轧粗轧过程中采集到的数据存在的缺陷值和时空不匹配问题,以及预测模型在实际使用时存在的偏离问题。其次,本研究基于热轧工艺过程,对其中的关键轧制力机理模型进行建模,采用了理论公式和深度学习两种方法。基于理论公式和深度学习建立的模型,对数据中存在的问题进行预处理,设计实验分析两种模型的准确度,验证了当前这两种模型在实际使用中存在的偏离问题。最后,本文基于热连轧粗轧过程的数据和模型进行数据同化算法研究。在现有的数据同化算法的基础上,针对所发现的数据问题与模型问题,设计了一种基于热连轧粗轧过程轧制力模型的数据同化算法,结合了模型预测数据和实际测量数据的优点,实现了预测模型的数据质量提高,同时能够通过实际测量值对其进行实时纠偏。此外,将该数据同化算法分别设计方案用于理论公式模型以及深度学习模型并设计实验,分析该数据同化算法加入后预测模型数据准确度的提升。通过以上工作,本研究提出了一种基于粗轧过程轧制力模型的数据同化算法,该算法能够提高预测模型的预测精度,并实时地对其纠偏,从而为工艺生产地参数设定提供基础,帮助钢铁企业更好使用对工艺流程进行决策,进一步推动了钢铁行业在流程优化上的发展研究,促进了钢铁行业的可持续发展,也为其他行业的预测模型实际使用时的偏离问题的研究提供了借鉴和启示。

关键词：数据同化轧制力模型钢铁数据质量深度学习

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磁场调制型磁齿轮与低速伺服电机的研究

磁场调制型磁齿轮与低速伺服电机的研究

作者：杨轲程冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

在现代工业应用中,低速大转矩的实现方式主要是电机搭配机械减速器,机械减速器通过齿轮啮合来传递力矩,具有较高的功率密度,因此广泛应用于机电传动领域,但其有着庞大的体积和重量,且结构复杂,齿轮啮合产生的摩擦、噪声和振动等问题已... 详细信息

在现代工业应用中,低速大转矩的实现方式主要是电机搭配机械减速器,机械减速器通过齿轮啮合来传递力矩,具有较高的功率密度,因此广泛应用于机电传动领域,但其有着庞大的体积和重量,且结构复杂,齿轮啮合产生的摩擦、噪声和振动等问题已经不能很好地满足时代和社会发展的要求。磁场调制型磁齿轮通过磁场进行能量的传递,具有非接触传动、无需润滑、低噪声、低振动和高可靠性等诸多优点。将磁场调制型磁齿轮与传统永磁同步电机结合而成的复合电机已成为低速大转矩研究领域的热点问题,其在航空航天、船舶运输、新能源汽车等领域都表现出巨大的发展潜力,具有一定的研究价值和现实意义。本文首先根据时间顺序简要概述了磁齿轮国内外的发展情况,并列举了磁齿轮与电机结合为复合电机的诸多应用;利用数学模型对磁场调制型磁齿轮的基本原理进行了数学上的定性分析,再结合静磁场和矩角特性的有限元分析方法对其基本原理进行了数值上的定量分析;研究了影响磁场调制型磁齿轮性能的因素,并对其中重要的参数进行了优化仿真,主要包括调磁环的厚度和宽度、内磁极对数、传动比、磁极结构和气隙厚度等,根据仿真结果,得到了一定条件下的最佳参数值;介绍了低速伺服电机的拓扑结构和基本原理,并对调磁环、连接轴和轴承位的结构进行了分析,提出了多种结构形式,结合实际情况和工艺复杂度,确定了低速伺服电机各部件和电机整体的结构;结合磁场调制型磁齿轮的优化设计和低速伺服电机的研究结果,制作了一台减速比为6.25:1实验样机,分析并解决了样机装配过程中出现的问题,对样机进行了静态测试和转速测试。本文对磁场调制型磁齿轮和伺服电机进行机械耦合,使低速伺服电机实现了轴向串联的复合化结构。结合样机实验过程和结果可知,低速伺服电机能够实现正常的运行,其转速变换符合设计要求,不仅验证了磁场调制型磁齿轮设计的正确性,同时也说明低速伺服电机整体结构的合理性和完整性。

关键词：低速大转矩机械减速器磁场调制型磁齿轮有限元分析

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基于图模式匹配的连铸坯质量预测方法研究

基于图模式匹配的连铸坯质量预测方法研究

作者：郭志成冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

在当下钢铁行业飞速发展的背景下,提高钢铁产品生产质量,减少制造过程中的损耗已经成为钢铁企业提高竞争力的关键因素。连铸工序作为钢铁生产过程中较为复杂的环节,铸坯的质量在很大程度上影响了后续的工艺过程以及产品最终的质量。本... 详细信息

在当下钢铁行业飞速发展的背景下,提高钢铁产品生产质量,减少制造过程中的损耗已经成为钢铁企业提高竞争力的关键因素。连铸工序作为钢铁生产过程中较为复杂的环节,铸坯的质量在很大程度上影响了后续的工艺过程以及产品最终的质量。本文基于知识图谱的方法,同时结合时序数据处理提出一种钢铁生产中工况特征模式的概念,利用图模式匹配技术实时预测工况特征模式波动引起的铸坯质量问题,为铸坯质量的改进提供了指导和参考方向。首先,对于时序数据,对未连续化表达之前的数据做缺失值异常值等处理,对连续化表达后的数据做平稳性检验,基于符号集合近似算法做时间序列的特征提取和聚合,以便得到基于字符形式表达的连铸工序工况特征模式和识别相应的连铸工况特征模式。其次,本研究基于现有的工况特征模式知识图谱,采用知识图谱做构化表示,构建了连铸工序实时工况模式知识图谱,随着连铸工序生产过程的逐步完成,实时工况特征模式知识图谱在依据工况特征模式知识图谱的基础上逐步迭代演化,最终形成完整的实时工况特征模式知识图谱,建立了一个结构化的知识网络,同时匹配图谱中相关节点,判断一致性。最后,本文基于实时工况特征模式知识图谱的迭代演化过程,结合图计算中的节点重要度算法,建立了实时工况模式特征图谱的演化路径,结合Neo4j图数据库,确定了该路径最终导致铸坯质量的结果。同时,构建了传统的贝叶斯网络进行对比,分析了基于图模式匹配的铸坯质量预测方法研究的优势所在。总结以上工作,本研究提出了一种铸坯质量预测的新方法,该方法能够针对时间序列数据做分析,同时结合时序数据,做质量预测,可解释性强,能够提高铸坯质量预测的准确性和效率,帮助企业规范管理生产,提高生产效率,扩大生产优势。

关键词：工况特征模式知识图谱铸坯质量预测图模式匹配

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基于数据驱动的连铸质量影响因素分析与研究

基于数据驱动的连铸质量影响因素分析与研究

作者：朱文龙冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

在大数据时代,对于数据的研究是一切研究的重点内容。随着钢铁行业的快速发展,钢铁行业中的数据挖掘和分析工作也逐渐成为钢铁行业中的关键技术。本文以钢铁行业的连铸质量相关数据作为数据驱动,研究并构建了一个基于集成学习的质量影... 详细信息

在大数据时代,对于数据的研究是一切研究的重点内容。随着钢铁行业的快速发展,钢铁行业中的数据挖掘和分析工作也逐渐成为钢铁行业中的关键技术。本文以钢铁行业的连铸质量相关数据作为数据驱动,研究并构建了一个基于集成学习的质量影响因素分析模型,同时深入分析了模型的内部结构和质量参数对模型具体的贡献和影响,揭示了导致质量缺陷的参数特征,为分析质量影响因素提供参考。首先,本文使用数据挖掘相关技术对所收集的数据进行分析,通过数据预处理和相关性分析工作,完成对数据集中异常值和冗余特征等的排查工作,并将数据转化为适合的数值和结构,筛选出适合的特征,采用重采样方法解决数据集的不平衡问题,最终构建数据集用于后续数据挖掘工作。其次,本文采用集成学习方法构建影响因素分析模型。本文针对不同的集成学习模型结构进行分析,分别采用基于Bagging方法的随机森林模型和基于Boosting方法的GBDT、XGBoost、Light GBM、Cat Boost模型构建模型,分析不同的模型的性能和差异,随后基于S tacking集成学习方法构建混合集成学习模型。在构建完混合集成学习模型后,本文针对模型的内部结构和可解释性进行分析。采用可视化树模型展示模型的内部结构,通过不同的特征重要性分析方法分析混合集成学习模型中的特征重要性,采用基于模型输入输出映射关系的方法分析特征变化对于模型输出的影响,最后提出了一种质量影响因素分析方法,实现对已知数值的特征进行缺陷的贡献分析。

关键词：数据驱动数据挖掘特征提取集成学习

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基于连铸工艺工况模式的知识图谱构建与研究

基于连铸工艺工况模式的知识图谱构建与研究

作者：王进祺冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

基于启发式算法和GRNN的热连轧轧制力预测

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基于启发式算法和GRNN的热连轧轧制力预测

作者：徐如梦冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

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永磁同步电机宽调速最优控制策略研究

永磁同步电机宽调速最优控制策略研究

作者：石海波冶金自动化研究设计院

学位级别：硕士

随着现代电力电子技术的发展,永磁同步电机的应用得到极大的推动。永磁同步电机因其转子结构简单,功率密度大以及效率高等优点使其在电动汽车,航空航天,机器人,舰艇船舶有着广泛的应用。从转子结构上分,永磁同步电机分为内嵌式、插入式... 详细信息

随着现代电力电子技术的发展,永磁同步电机的应用得到极大的推动。永磁同步电机因其转子结构简单,功率密度大以及效率高等优点使其在电动汽车,航空航天,机器人,舰艇船舶有着广泛的应用。从转子结构上分,永磁同步电机分为内嵌式、插入式和表贴式,内嵌式与插入式交轴和直轴电感不相等,有磁阻转矩,表贴式交轴电感和直轴电感相等,无磁阻转矩。由于磁阻转矩的存在,内嵌式与插入式永磁同步电机可以输出更高的转矩具有更高的能量密度。因此在很多伺服领域包括电动汽车上均使用内嵌式或插入时永磁同步电机。矢量控制方式是永磁同步电机控制的主流方式,对于内嵌式永磁同步电机id=0控制不能利用其磁阻转矩不能充分发挥内嵌式永磁同步电机的优势。最大转矩电流比(MTPA)控制在相同电流下输出最大的转矩,是一种高效率控制方式,实现方式是以最大转矩电流比为目标解算得到电流矢量。当电机高速运行时需要进行弱磁控制,弱磁控制又分为普通弱磁控制和深度弱磁控制,弱磁控制以输出尽可能大的转矩并结合电压及电流极限的约束来解算电流矢量。MTPA及弱磁控制可通过直接计算法来解算电流矢量,但需要准确的电机参数,而电机参数随着电机运行会发生变化。本文所研究的永磁同步电机宽调速最优控制会采用MTPA及弱磁控制,并通过公式直接计算电流矢量。同时为了解决参数敏感的问题,对电机参数进行在线辨识,参数辨识方法较多,最小二乘参数辨识就是一种经典的辨识方法。最小二乘参数辨识有一次性算法和迭代算法,一次性算法选用指定长数据长度一次性对待辨识参数进行计算,适用于理论研究。实践中多采用迭代算法,用新信息不断更新计算待辨识参数,并且可以实现参数的实时辨识。但是随着数据长度增加会出现数据饱和,待辨识参数发生变化时仍然有旧信息起作用影响辨识精度,为了解决这个问题本文结合最小二乘一次性算法和迭代算法,始终采用有限长度数据,并采用迭代算法实时更新辨识结果也就是最小二乘限定记忆法。

关键词：永磁同步电机最大转矩电流比控制弱磁控制最大转矩电压比控制参数辨识