黄望芽
- 作品数：35 被引量：4H指数：1
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- 相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术一般工业技术电气工程更多>>
- 一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法
- 一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法，于终端计算机内、以可与终端计算机各数据库进行信息交互的形式、设置一计算模块；经此计算模块完成依次的基于各数据库的有效信息的采集、用户询单选材推荐方案模型的设置、基于有效...
- 刘飞葛良琦黄望芽
- 文献传递
- 一种对连续退火钢卷的气体渗氮过程的控制与调整方法
- 一种对连续退火钢卷的气体渗氮过程的控制与调整方法，所述控制与调整方法具体按照如下步骤进行：S1：对渗氮结束的每个钢卷建立含氮量的实时检测，S2：根据设立的含氮监控模块建立对检测结果的实时监控，当监控结果触发含氮监控模块的...
- 崔光华李国保章华兵王海英沈侃毅刘宝军肖稳刘德胜黄望芽
- 一种在线连续检测分析电工钢钢卷横向磁性能差异的方法
- 一种在线连续检测分析电工钢钢卷横向磁性能差异的方法，通过于带钢宽度方向设置的磁导计形成的对板宽方向不同部位的实时磁性能的检测及分析完成；磁导计包括有：磁轭、绕于磁轭中部的励磁线圈、绕于磁轭端部的次级线圈；其中的励磁线圈用...
- 黄望芽沈杰侯长俊温光浩
- 一种快速激光刻痕方法
- 一种快速激光刻痕方法，采用激光刻痕设备，在取向硅钢带钢上、下表面同时进行激光刻痕，将高度聚焦的连续波激光束同时在运行的带钢上、下表面进行划线，带钢上、下表面刻痕线采用等间距交错的形式，以保证刻痕铁损改善效果均匀，带钢单个...
- 黄望芽李国保张鑫强毛兴郭万青朱简如向邦林
- 文献传递
- 无取向电工钢退火涂层机组工艺装备技术自主集成与创新
- 陈晓储双杰戴竞舸陈卓雷余伟张荣康郦希林秀贞冯元崴严江生郑建伟唐吉梅陆永强陈凌云黄望芽
- 中国已成为全球的“制造业中心”，作为电机原料的无取向电工钢消费量逐年攀升。同时，国家经贸委已发文，全部停止热轧电工钢的生产和使用，由此带来的100万吨缺口将由冷轧无取向电工钢填补，国内电工钢供不应求。因此，宝钢为满足市场...
- 关键词：
- 关键词：无取向电工钢
- 硅钢常化退火炉辊印缺陷预测分类预警方法研究
- 2022年
- 针对宝钢硅钢常化退火过程中产生的退火炉辊印缺陷问题,通过实际生产的大数据与产品质量问题相结合,将数据挖掘、数据分析方法应用到实际,一定程度上解决了现场实际生产中的痛点,为现场生产提供决策支撑,避免了以前通过人工识别判定存在疏漏和无法定量判断的问题,形成了一套具有鲁棒性和可操作性的钢铁生产过程数据分析方法。通过智慧决策系统平台获取实际生产和表检仪数据,基于Pearson相关系数算法进行变量挑选和特征工程,并应用随机森林算法对数据建立分类预测模型,实现了质量问题的溯源和监控,通过数据量化预测了炉辊印缺陷是否可通过轧制消除的质量问题,识别准确率达到96.43%。
- 居蒋昊黄望芽赵斌
- 关键词：硅钢数据分析数据挖掘
- 钢卷端部检测机器人在连续退火涂层机组中的应用
- 2022年
- 通过对端部检测机器人在无取向电工钢连续退火涂层机组上的应用,实现了钢卷缺陷的无人值守智能检测、钢卷的尺寸检查和缺陷识别,以及快速向后台工作人员提供检查数据,并与主生产线的数据交互配合,提高了钢卷检测效率和缺陷识别度。端部检测机器人的应用,不仅可提高机组自动化水平,同时可改善操作人员劳动强度,降低操作人员安全风险,有效地控制了企业的生产成本。
- 段建高汤洪博黄望芽
- 关键词：无取向电工钢
- 云边一体化系统架构下硅钢制造管理业务数字化融合应用被引量：1
- 2022年
- 提出以“云边一体化架构”构建硅钢智慧决策系统,来解决原硅钢制造L1~L5系统架构模式下的数字信息孤岛、业务功能割裂等问题。在此基础上,开发了云边协同的自学习型控制模型及业务决策模型,构建起硅钢“智慧大脑”,形成了以研发、制造、服务等核心业务数字化融合的智能化决策支持新模式,探索出一条钢铁制造业数字化、智能化转型之路。
- 黄望芽汤洪博赵斌聂煌温光浩房现石
- 关键词：硅钢数字化信息系统
- 硅钢常化退火炉炉压控制模型的开发应用
- 2022年
- 炉内压力是连续退火炉的重要控制指标,炉压波动会对带钢的质量和性能造成重大影响。现有的连续退火炉炉压控制一般都采用常规PID控制方法,但传统的连续退火炉子炉压较难同时兼顾炉况快速调整以及炉况稳定控制的工艺要求。文中采用炉压控制模型的方法,以炉区的炉温,烧嘴功率,煤气,空气流量设定值、实际值等为输入量,采用多变量预测控制算法来计算出当前最优的废气风机转速,来实现退火炉炉压高精度调整和稳定控制。
- 刘永锋黄望芽汤洪博
- 关键词：炉压退火炉
- 基于机器学习方法的冷轧硅钢磁性能预报模型研究
- 2025年
- 冷轧硅钢生产路径长,过程工艺控制复杂,在最终成品退火工序进行离线检测磁性能的生产组织模式,无法满足在中间工序进行过程工艺纠偏来提升产品性能稳定性的质量管控要求。本文利用XGBoost、LightGbm、多层感知机MLP等机器学习算法,通过对比不同算法的优劣,采用XGBoost和LightGBM算法构建的磁性能预报模型可满足大生产条件下选择性采纳应用的要求,可支持实现各中间工序的生产过程中预报成品磁性能水平,从而达到指导过程工艺调整,并进而稳定最终成品磁性能的目的。
- 黄望芽黄望芽苏异才苏异才
- 关键词：硅钢
