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摘要:
针对某热轧厂层流冷却系统的具体情况,从理论和工艺的角度分析了控冷过程中换层别后自适应能力差、尾部温差大和低目标卷取温度精度低等问题产生的原因,提出虚拟检测水温、反推减速点、细化层别等相应的优化策略,并介绍了智能控制在控冷过程中的应用.对提高控冷精度,优化生产工艺具有一定意义.
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遗传算法
带钢卷取温度高精度预报的遗传神经网络方法
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预测控制
遗传神经网络
板带层流冷却过程控制方法
层流冷却系统
模型
卷取温度
预测模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 层流冷却中卷取温度精度的优化
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 热轧 层流冷却 卷取温度 虚拟检测 模型优化
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 材料与冶金
研究方向 页码范围 367-370
页数 4页 分类号 TG335.11
字数 3401字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1005-3026.2002.04.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王国栋 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点试验室 1026 11666 45.0 62.0
2 蔡晓辉 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点试验室 22 274 10.0 16.0
3 张殿华 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点试验室 189 1457 20.0 28.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
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研究主题发展历程
节点文献
热轧
层流冷却
卷取温度
虚拟检测
模型优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北大学学报(自然科学版)
月刊
1005-3026
21-1344/T
大16开
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
8-120
1955
chi
出版文献量(篇)
7966
总下载数(次)
12
总被引数(次)
76516
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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