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摘要：本发明涉及工程数值计算分析技术领域，尤其涉及基于数据驱动的高炉推移性能的预测方法、设备与存储介质。本发明公开了基于数据驱动的高炉推移性能的预测方法，通过建立高保真数字模型，采用有限元仿真模型对高炉推移过程进行模拟，生成样本数据。将实际推移下的测试数据与部分样本数据与进行对比和验证，通过特征分析，设计正交实验表，得到高炉的推移响应谱样本。将样本通过模型训练与测试获取最优的机器学习模型，并与实际推移工况对比，得到高炉推移性能智能预测模型，实现了对高炉推移工作中高炉整体位移、炉体姿态变化历程、推移托盘底部滑靴受力分布、炉体在风荷载作用下的应力分布的精准预测，为高炉推移安全实施和高炉恢复生产提供保障。
主权项：1.基于数据驱动的高炉推移性能的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.根据高炉推移场地数据与高炉推移施工图纸数据，建立高炉推移系统的三维数据模型；S2.根据得到的三维数据模型，基于参数化思想，建立高炉推移系统的有限元仿真模型；S3.根据高炉推移受力情况设计正交实验模型，计算得到炉体与推移轨道受力组合特征和振动模态特性；S4.将得到的炉体与推移轨道受力组合特征与振动模态特性，输入到有限元仿真模型中进行仿真计算，得到机器学习数据样本；S5.通过传感器，采集得到炉体和推移轨道的瞬态响应数据；S6.根据机器学习数据样本，通过交叉验证法进行训练得到训练数据结果，并将训练数据结果与瞬态响应数据进行数据精度对比，选择精度最高的结果为最优机器学习模型；S7.基于最优机器学习模型，结合瞬态响应数据对高炉推移性能进行预测，得到预测结果。
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百度查询： 中国十九冶集团有限公司 基于数据驱动的高炉推移性能预测方法、设备与存储介质
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