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对于某高速线材厂生产的品种钢各种不同规格的产品，选择适当的输入参数和输出参数，利用现场实际数据进行品种钢的智能建模、预估与优化，指导品种钢的生产及开发新产品。系统包括：
1.建模模块：实现品种钢的不同规格的产品的建模，利用数据库中导出的数据，用四种方法进行建模，建立品种钢生产模型。
2.预估模块：实现品种钢的不同规格的产品的自动预估，利用数据库中导出的数据，预测品种钢生产的力学性能指标，主要是指品种钢生产的抗拉强度，延伸率，断面收缩率等；
3.优化模块：实现品种钢的不同规格的产品的优化，采用遗传算法、粒子群算法和神经网络相结合的方法对产品的控冷程序进行优化，从而得到较好的工艺条件，为品种钢的生产提供指导作用。
在选择合适的输入输出参数后，模型预估的准确率90%以上。
控制科学与工程领域。
针对某厂高线部生产的82B钢建立神经网络的模型。模型输入参数的选择：钢种的化学成分和各温度指标；模型输出参数的选择：从对品种钢的性能影响因素规律性的研究以及品种钢的力学性能可测的这一前提出发，可将品种钢的力学性能即抗拉强度、延伸率、断面收缩率作为输出量建立模型进行预报。结合生产的实时数据进行模型训练后，就可以对利用该模型进行预估和优化。
合作方式：技术转移，产学研合作等。
价格：面议
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