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1)  SLS parameters optimization
SLS工艺参数优化
2)  process parameter optimization
工艺参数优化
1.
Process Parameter Optimization of Injection Molding Based on Neural Network;
基于神经网络注塑成型工艺参数优化
2.
Under the conditions of market demand,the resources deployment,productivity and so on,the process parameter optimization of coal preparation production is to choose the appropriate separation density and separation ash to obtain the maximum economic profit.
选煤生产过程工艺参数优化就是指在市场需求、资源配置,生产能力等条件下,选择最合适的分选密度和分选灰分,获得最大经济效益。
3)  optimization of process parameters
工艺参数优化
4)  optimization of technology parameters
优化工艺参数
5)  process parameters optimization
工艺参数优化
1.
Application of artificial neural network in prediction of properties and process parameters optimization of hot roll products;
试验结果表明,产品性能神经网络模型与工艺参数优化神经网络模型十分可靠,为解决热轧产品性能预报与工艺优化设计问题提供科学的途径。
2.
Polyester process parameters optimization under high load condition;
介绍原 2 0万t/a装置增容到 2 4万t/a时的工艺参数优化。
6)  optimization of technological parameters
工艺参数优化
补充资料:轧制工艺优化


轧制工艺优化
optimization of rolling technology

zhazhi gongyi youhua轧制工艺优化(optimization of:olling ree卜nofogy)轧制工艺由顺序喇咧的若干工序组合而成。因此车啸{工艺优化,包括工序局部优化和流程整体优化。 工序局部优化影响因素比较单一、且以只调整局部工艺流程为手段的轧制工艺优化。例如初轧方坯鱼尾最短问题。初轧方坯时,由于钢坯高宽比大,钢坯表面层和中心层金属的延伸存在差异,钢坯头尾产生鱼尾,使金属收得率降低。影响初轧方坯端部形状的因素很多,如锭型、初轧机型式、孔型设计和压下规程等。通过观测钢坯端部的变形规律,先提出影响鱼尾长度的数学表达式,并由此出发,进一步制订出鱼尾最短的优化压下制度。 已知鱼尾长度与道次压下量的关系式为 了K,H、 △U~KI从19【资于} --一一叭从/式中△U为鱼尾长度;K,,K:为形状系数;从为压下量;H为原料厚度。轧制方坯时,需要经常翻钢90“。当钢坯在两个方向轧制的的情况下,沿X轴压下时,鱼尾长度为 L; 队一U,一12;号丁+胡一‘一1,“,’一”式中U,为第i道次的鱼尾长度;及/二一l为第i道次的延伸系数。沿Y轴压下时 U,一U,一台+叨,,,一‘,2,一式中石/几一:为第j道次的延伸系数,二,一二3从;19{丛给卫} 一,一,一”一。、O六,)式中形状系数Kl、KZ、K3、K;随钢种、轧制条件(轧制温度、速度、孔型形状及润滑状况)的不同而变化。 在制订鱼尾最短优化压下规程时,既要使总轧制道次和成品尺寸保持不变,以保持相同的产量和质量水平,又应使钢坯的鱼尾最短,以提高金属收得率。显然,这是一个求无约束极小值问题。其优化算法是:首先根据钢坯的高宽比决定一个压下方向(沿X或Y轴方向),然后选用黄金分割法(0 .618法)计算出钢坯鱼尾最短时的压下量。 生产实践证明:按通常压下规程轧制,方坯鱼尾长度为106mm,而用最优压下规程生产方坯时,鱼尾只有nmm,金属收得率(按重量计)提高1.5%,同时,翻钢次数由5次减为4次,轧制效率也有所提高。 流程整体优化影响因素较多,且以调整整个工艺流程才能达到目的的轧制工艺优化。例如冷轧带钢纵向厚度偏差最小问题。
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参考词条