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摘要
随着PIDAS系统在宝钢厚板的建立与应用,生产、工艺、设备、性能数据得到了系统的采集、整理,海量工业数据的价值得到了有效的挖掘,开始发挥重要作用。基于PIDAS,首先开发了一种工艺评估模型,与传统的性能预测模型相比,它能根据工艺参数,预测产品性能值所在的区间,以及真实值位于此区间内的概率。此模型使用了自主开发的概率区间估计算法,通过全面评估不同机器学习回归模型的效果、充分考虑历史生产数据的分布规律,来预测产品性能值所在的区间,取得了良好的效果。在此基础上,又开发了一种工艺设计模型,它能够根据化学成分、产品规格和性能目标,设计出最优的轧制工艺参数。此模型应用了自主开发的自定义权重的模拟退火算法。所提出的工艺评估和工艺设计模型均取得了良好的效果,达到产品质量预报和优化工艺设计的目的。
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