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计算机辅助建模在耐火材料研究中的应用

王杰曾

耐火材料 doi:10.3969/j.issn.1001-1935.2013.06.016

简述了计算机辅助建模的定义,分析了耐火材料结构的层次性和研究的复杂性,介绍了利用计算化学、计算物理、有限元分析、统计数学、人工智能和系统科学等建立模型及其在材料研究上取得的成果,对计算材料学的发展提出了建议.

关键词: 计算机辅助建模 , 耐火材料 , 计算化学 , 计算物理 , 有限元分析 , 统计数学 , 人工智能 , 系统科学 , 计算材料学

转炉炼钢工艺自动控制的新进展

冯捷 , 李文兴 , 沈翃 , 郑轶荣 , 曲英

钢铁研究 doi:10.3969/j.issn.1001-1447.2004.06.011

介绍转炉炼钢过程自动控制的先进技术,包括:先进的检测技术;利用废气信息进行吹炼控制技术;利用炉渣信息进行吹炼控制技术;直接出钢控制技术;全自动吹炼控制技术;吹炼过程熔池温度和碳含量连续显示神经元网络系统;转炉吹炼终点人工智能静态控制模型;机器人的应用技术等.最大程度的采用这些技术,对扩大产品种类、冶炼精细的品种钢,提高产品质量有着重要意义.

关键词: 监测 , 信息 , 直接出钢 , 全自动 , 神经元网络 , 人工智能 , 机器人

复相陶瓷设计进展

宋桂明 , 周玉

宇航材料工艺 doi:10.3969/j.issn.1007-2330.1999.01.003

材料设计是复相陶瓷研制过程中必须首先解决的问题,复相陶瓷设计由定性化向定量化方向发展是其必然趋势.宏细微观力学、材料设计专家系统和智能化设计系统应用于陶瓷基复合材料韧化设计方面已取得巨大的进展,并推动陶瓷材料科学与技术的发展.

关键词: 陶瓷基复合材料 , 材料设计 , 力学 , 专家系统 , 人工智能

高炉炉况判断中的人类因素研究

高小强 , 郑忠 , 刘华 , 刘玉全 , 韩金玉

钢铁研究 doi:10.3969/j.issn.1001-1447.1999.03.016

运用工程心理学方法对高炉炉况人工判断情况进行了调查研究,并与相应的技术操作规程进行了比较和分析,讨论了个体经验在炉况判断中的作用及其特性,研究结果对规范高炉操作者的炉况判断与操作行为、指导炉况判断智能系统的设计与开发具有重要意义.

关键词: 高炉 , 工程心理学 , 经验 , 人工智能

莱钢1号750 m3高炉智能控制专家系统

刘祥官 , 刘芳 , 刘元和 , 罗登武 , 王子金 , 吴晓峰

钢铁

介绍了莱钢1号高炉开发应用智能控制专家系统的基础自动化条件和计算机网络结构、信息网络化要求;智能控制的信息流程与决策流程;概述了系统的主要功能,包括:数据仓库、设备诊断、炉况诊断,软件仪表,工艺参数系统优化,炉温智能控制以及管理报表自动化等;以数据对比说明取得的技术经济效益;展望了高炉过程闭环自动控制的前景.

关键词: 高炉炼铁 , 人工智能 , 专家系统 , 计算机网络 , 最优控制

基于人工智能的自适应板形控制

贾春玉

钢铁研究学报

针对板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程及传统板形控制模型的固有缺陷,为了提高冷轧带钢的板形质量和成材率,提出一种基于神经网络模糊推理的自适应板形控制(AI-AFC)方案,并将其引入森吉米尔20辊轧机的板形控制系统.离线仿真结果表明:该系统具有良好的控制性能,可提高板形控制质量.

关键词: 人工智能 , 神经网络 , 模糊推理 , 森吉米尔20辊轧机 , 板 形控制

变压器油色谱分析及其应用的研究

唐攀龙 , 周羽生 , 马士英 , 何凯 , 邝江华 , 李长兵

绝缘材料 doi:10.3969/j.issn.1009-9239.2008.05.016

介绍了变压器油色谱分析方法的理论依据.阐述了色谱分析的4种常用方法:特征气体法、产气速率法、三比值法和TD图法的优缺点.说明了人工智能判断变压器故障的局限性,将色谱分析法结合油中微量金属含量分析运用于具体的电力工程实践中,实践证明,该方法是一种行之有效的诊断方法.

关键词: 变压器油 , 色谱分析 , 人工智能 , 微量金属分析

镍基高温合金设计方法的研究进展

王春水 , 彭志方

机械工程材料 doi:10.3969/j.issn.1000-3738.2005.01.002

综合描述了利用计算机辅助设计、人工智能和最优化计算等高温合金设计方法的研究进展,分析了这些方法的设计思路、理论依据、过程特点及其应用性.将合金设计的新理论与试验基础相结合,讨论了未来镍基高温合金设计的发展趋势.

关键词: 高温合金 , 计算机辅助设计 , 人工智能 , 最优化计算

高炉炉衬破损调查与炉体状态模型的建立

杨尚宝 , 杨天钧 , 窦庆和 , 聂世锋 , 崔六喜 , 南祥民

钢铁

通过对高炉炉衬破损的实际调查,结合高炉操作和检测条件建立了炉体状态模型.该模型可在线监测和判断高炉炉衬的破损状况,并根据判断结果调用知识库中的操作知识对高炉操作进行指导,以及时调整操作,维护合理的操作炉型.

关键词: 高炉 , 炉衬破损 , 调查 , 人工智能 , 模型

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