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基于动态联合加权的带钢表面缺陷分类方法: 2025年; 带钢表面质量是衡量钢铁产品质量的重要指标之一,针对全流程表面缺陷进行分类研究,可以减少表面缺陷的发生,同时提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中,带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取,因此不依赖标签数据的无监督分类方法逐渐成为研究热点。现有的传统机器学习无监督分类方法对噪声数据鲁棒性差,而基于深度学习的无监督方法对数据量依赖性较强。为此,将传统的机器学习算法和深度学习算法相结合,提出一种无监督动态加权联合的带钢表面缺陷分类(DWJC)方法。首先,根据纹理特征聚类算法为缺陷图像分配初始类别标签;然后,通过卷积神经网络(CNN)提取图像的深度特征;最后,基于KL散度提出一种动态加权重标注方法,联合初始类别标签、Softmax、约束聚类等多个分类方法,在模型训练过程中不断修正初始类别标签,以获取更加稳定且精准的缺陷分类结果。在NEU公共数据集和上海宝钢缺陷数据集上进行大量实验,结果表明,DWJC分别取得了99.5%和94.3%的平均精度。; 王亚甘青松沈琦宋余庆刘毅韩凯刘哲; 关键词：无监督分类纹理特征聚类算法

无取向电工钢生产方法: 本发明提供一种双辊薄带连铸制造无取向电工钢的方法；硅含量0～3.5%的钢水，经过两个转动结晶辊，形成凝壳，从结晶辊导出，形成铸带，铸带进入在线热轧机，在线热轧机的开轧温度800～1000℃温度，热轧变形量5%～25%，经...; 甘青松杨春媚丁培道; 文献传递

获得超细晶粒钢的方法: 获得超细晶粒钢的制造方法，其步骤如下：按下述成分冶炼，重量百分比，C 0.02%～0.20%、Nb 0.01%～0.10%、Si 0.80%、Mn 1.0%～2.0%、Ti 0.008%～0.025%、Als≤0.020...; 刘自成甘青松; 文献传递

防伪造币钢及其生产方法: 本发明涉及一种造币钢的生产方法，尤其涉及一种退火压花后在弱磁场或涡流检测条件下防伪造币钢生产方法。解决了现有造币钢低成本则防伪性能差，防伪性能好则成本高的缺陷。一种防伪造币钢，按重量百分比计，其组成的成分配比为：C：≤1...; 甘青松周世春邱昱斌刘自成; 文献传递

磁悬浮列车用高性能软磁钢: 本发明提供一种磁悬浮列车用高性能软磁钢，其成分重量百分比为：C：0.010～0.070%、Si：1.0～2.0%、Mn：0.30～0.80%、P：≤0.020%、S：≤0.01%、Al<Sub>T</Sub>：0.020...; 刘自成孙焕德甘青松; 文献传递

一种高屈强比热镀锌结构件用钢及其制造方法: 提供一种高屈强比热镀锌结构件用钢，具有如下以重量百分比计的化学成分：C：0.02～0.10％；Si≤0.1％；Mn：0.10～0.80％；P≤0.05％；S≤0.015％；T.Al：0.01～0.10％；Nb：0.002...; 杨胜利陈思甘青松张钦钊冯伟骏; 文献传递

结晶器液位波动与夹渣缺陷相关性特征挖掘: 2025年; 以连铸机结晶器为对象,研究其液位波动和夹渣缺陷之间的相关性,为追溯铸坯夹渣缺陷原因提供思路与方法。采用分段聚合近似及低通滤波方法对液位波动信号进行平滑及去噪处理,从时域和频域提取关于液位波动信号的853个特征;利用Kolmogorov-Smirnov及Fisher假设检验方法研究提取特征与夹渣缺陷的相关性,根据Benjamini-Yekutieli方法筛选特征;使用加权随机森林模型对不同特征筛选方法进行建模分析。实验结果表明,使用挖掘出的特征建模,模型效果好于使用原始时序信号建模的1D-CNN模型,且具有更好的可解释性。根据分布图,可进一步定性定量分析夹渣缺陷产生的原因,给出结晶器液位控制工艺建议。; 邓泽先张云贵张云贵甘青松; 关键词：连铸夹渣缺陷时间序列

低成本、大热输入焊接460MPa级止裂钢板及其制造方法: 低成本、大热输入焊接460MPa级止裂钢板及其制造方法，其成分重量百分比为：C：0.040％～0.080％、Si：≤0.15％、Mn：1.70％～2.05％、P：≤0.013％、S：≤0.0040％、Nb：0.015％～...; 刘自成甘青松; 文献传递

低成本、高韧性及优良焊接性800MPa级调质钢板及其制造方法: 低成本、高韧性及优良焊接性800MPa级调质钢板及其制造方法，采用超低C‑超低Si‑高Mn‑(Cu+Ni+Mo+高Cr)合金化‑(Ti+V+B)微合金化的成分体系作为基础，适当提高钢中酸溶Als含量且(％Als)≥10×...; 刘自成甘青松吴勇; 文献传递

一种钢铁表面夹渣缺陷成因分析系统及方法: 本发明公开了一种钢铁表面夹渣缺陷成因分析系统，包含数据平台模块、在线监控模块和智能分析模块。本发明还公开了一种钢铁表面夹渣缺陷成因分析方法，分别利用数据平台模块、在线监控模块和智能分析模块针对炼钢工序和热轧轧制阶段发现的...; 甘青松陈玉柱王海涛夏彬彬

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