摘要
在利用工业大数据指导钢铁企业进行智能热轧的生产实践中,发现钢铁工业数据在建模中存在诸多问题,如数据信噪比低、分布不均衡等,这给基于数据驱动的智能热轧工艺优化设计技术的实现造成了严重阻碍。围绕热轧生产中带钢奥氏体再结晶、奥氏体相变、微合金碳氮化物析出和组织性能对应关系以及氧化铁皮演变过程,结合人工智能理论对组织性能预测技术在智能热轧中发挥的核心作用进行了阐述,并对东北大学2011钢铁共性技术协同创新中心先进短流程工艺技术与装备方向在钢铁智能制造方面研究中取得的成果进行了介绍。
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单位轧制技术及连轧自动化国家重点实验室; 东北大学