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申请/专利权人：东北大学;中信金属股份有限公司;湖南华菱湘潭钢铁有限公司
申请日：2024-04-29
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298978A
主分类号：G16C60/00
分类号：G16C60/00;G16C20/70;G16C20/30;G06N3/006;G06F18/231;G06F18/24;G06F18/10;G06N20/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，属于钢板生产和数据统计建模的交叉领域，包括：采集热轧钢板数据并对数据进行预处理；基于钢板数据和物理冶金学理论计算物理冶金参数；采用粒子群优化算法优化力学性能计算模型参数，构建力学性能预测模型。本发明采用上述的一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，搭建高质量数据集，选择最优算法建模对力学性能进行预测，实现指导钢板生产。
主权项：1.一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，其特征在于，包括步骤：S1、采集热轧钢板数据并对数据进行预处理；S2、基于S1中数据和物理冶金学理论计算物理冶金参数；S3、采用粒子群优化算法优化力学性能计算模型参数，构建力学性能预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 中信金属股份有限公司 湖南华菱湘潭钢铁有限公司 一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法
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