本書主要介紹長型材軋制全流程工業(yè)數(shù)據(jù)平臺架構、數(shù)據(jù)采集與分析技術、加熱過程智能化控制、數(shù)據(jù)驅動的復雜斷面型材軋制過程智能化、智能化軋輥管理系統(tǒng)、高速線材生產(chǎn)過程組織性能精準調控及基于數(shù)字孿生系統(tǒng)的長型材生產(chǎn)過程工藝參數(shù)優(yōu)化與工業(yè)化應用，實現(xiàn)長型材軋制過程的數(shù)字化轉型升級。 本書可供鋼鐵企業(yè)管理層和工程技術人員閱讀，也可供冶金自動化技術的科研、設計、生產(chǎn)維護人員以及大專院校的自動化、計算機、機電專業(yè)師生參考。
丁敬國，博士，東北大學軋制技術及連軋自動化國家重點實驗室特聘研究員，博士生導師。2004年獲得東北大學材料成型及控制工程專業(yè)學士學位，2009年獲得東北大學材料加工工程專業(yè)博士學位。作為項目負責人承擔國家自然科學基金青年基金（2016）、國家重點研發(fā)計劃子課題（2017、2019）、遼寧省自然科學基金面上項目(2019)、中央引導地方科技發(fā)展資金項目（2022）、國家自然科學基金-區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)合基金（遼寧）項目課題（2022）等國家級和省部級項目10余項。在技術創(chuàng)新及工程實踐方面，作為負責人承擔企業(yè)科技研發(fā)項目10余項，經(jīng)費超過3000萬元，完成了具有自主知識產(chǎn)權的板帶軋制過程控制模型與智能優(yōu)化系統(tǒng)開發(fā)，并在武鋼、河鋼等多條熱軋冷軋中厚板軋制生產(chǎn)線實現(xiàn)在線應用，厚度、板形精度與控制系統(tǒng)運行穩(wěn)定性等關鍵指標達到了國際先進水平，獲得了良好的經(jīng)濟社會效益。,趙憲明，教授，博士生導師，東北大學軋制技術及連軋自動化國家重點實驗室副主任，中國金屬學會大型型鋼委員會委員，入選“遼寧省百千萬人才工程”百人層次專家。從事長型材軋制過程工藝、裝備研發(fā)及組織性能控制、智能化等領域研究，發(fā)表論文160余篇，獲授權發(fā)明專利7項，獲省部級科技獎勵9項。承擔國家重點研發(fā)計劃項目、國家自然科學基金重點等縱橫向課題60余項。
1緒論 2長型材生產(chǎn)全流程工業(yè)數(shù)據(jù)平臺架構 2.1 過程機功能概述 2.2 過程控制系統(tǒng)架構 2.3 軋機過程機設定控制功能 2.3.1 軋制過程設定計算 2.3.2 軋制模型自學習 2.3.3 軋制過程機數(shù)據(jù)流 2.4 壓下規(guī)程分配和模型說明 2.4.1 負荷分配算法 2.4.2 軋制模型設定計算 2.5 軋制設定基本物理模型 2.6 軋機壓下規(guī)程優(yōu)化設計方法 2.6.1 約束條件 2.6.2 優(yōu)化方案 3長型材生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)采集與分析技術 4長型材加熱過程智能化控制 數(shù)據(jù)驅動方法在鋼軌熱處理中的應用 鋼軌在線熱處理自學習工藝模型開發(fā) 計劃數(shù)據(jù)與跟蹤數(shù)據(jù)讀取 計劃數(shù)據(jù)結構設計 跟蹤數(shù)據(jù)讀取 數(shù)據(jù)處理與標準化 數(shù)據(jù)驅動工藝模型開發(fā) 知識庫設計 數(shù)據(jù)驅動工藝模型的設計 基于神經(jīng)元網(wǎng)絡的工藝模型開發(fā) 鋼軌熱處理自學習工藝模型軟件開發(fā) 計劃讀取與管理模塊 自學習模型計算模塊 鋼軌工藝數(shù)據(jù)信息模塊 模型應用數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析 T_50kg_U71Mn自學習模型應用 T_50kg_U75V自學習模型應用 T_60kg_U71Mn自學習模型應用 T_60kg_U75V自學習模型應用 5數(shù)據(jù)驅動的復雜斷面型材軋制過程智能化 6復雜斷面型材智能化軋輥管理系統(tǒng) 7高速線材生產(chǎn)過程組織性能精準調控及大數(shù)據(jù)分析 8螺紋鋼棒材生產(chǎn)過程溫度均勻化控制 9基于數(shù)字孿生系統(tǒng)的長型材生產(chǎn)過程工藝參數(shù)優(yōu)化索引
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