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外文翻译--热轧钢数据挖掘方法的缺陷尺度的预测 中文版.doc外文翻译--热轧钢数据挖掘方法的缺陷尺度的预测 中文版.doc

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译文1热轧钢数据挖掘方法的缺陷尺度的预测JARNOJHAAPAMKI,SATUMTAMMINENANDJUHAJRNINGNEUROGROUP/ISGUNIVERSITYOFOULU,DEPARTMENTOFELECTRICALANDINFORMATIONENGINEERINGCOMPUTERENGINEERINGLABORATORYLINNANMAAPOBOX4500JJHAAEEOULUFI,SATUEEOULUFI,JJREEOULUFI摘要规模缺陷是在热轧钢表面常见的缺陷。这种缺陷的原因并不简单。随着数据挖掘方法的提高,过程变量之间的依存关系多维化和产品成分可以被发现。对于本研究中,一个高维数据集来自芬兰的拉赫RAUTARUUKKIOYJ公司等资料得集合。数据同时载有平均价值和工艺价值测量的不同的频率。同时该变量以及分配在钢带测量前建模阶段得到解决。这项研究使轧制过程的模拟和规模缺陷得以可见。自组织系统映射(SOM)的被用于这些任务。关键词数据挖掘,神经网络,热轧钢,规模缺陷1.介绍规模缺陷是一种常见的表面缺陷在热轧钢中,因此它是认识钢表面风险重要的因素,从而导致对钢铁表面的规模缺陷。热轧钢带被选为本研究中,由于其要求有严格的表面质量。钢的氧化导致了3层矿组成的规模维氏体,FEO,FE3O4的磁铁矿和赤铁矿FE2O3的组成维氏体,它是最里层,只有在稳定温度高于570C的在热轧过程它构成条件缺陷123的规模大约95%。拥有几个规模不同类型的机制形成。轧在规模开发时或黑色更难氧化物滚到1在表面整理过程。红色规模主要与一高硅含量,虽然这不是一个必要条件2。在红色规模的检测,只有一个小的可能性为混淆与其他一些缺陷红色规模4。当这两种类型是一致时,它有可能推测出一些中规模缺陷将被忽略的检测系统,并超过01%,硅含量,因此带人调查只对红色的规模和其他部分数据滚规模。定额缺陷的起源一直是为许多研究项目感兴趣的主题,但它仍然是很难找到造型上的缺陷相关的文献。没有规模的物理模型成立至今已制订。对于这个问题建模是由于高维变组它们的相互作用。为形成规模的几个原因在文献中提到,包括对其的影响温度和时间1,3,5,6,轧制力和减少1,6,钢的成分7和天然气的气氛。硅含量和加热温度3也有关的因素,因为熔融铁橄榄石,FE2SIO4,加快结垢速率2。此外,不平衡冷却在5因素中有人提到。然而
编号:201311171649397468    类型:共享资源    大小:123.00KB    格式:DOC    上传时间:2013-11-17
  
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