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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：一种基于极限梯度提升树和粒子群算法的连铸微合金包晶钢成分优化方法，属于钢铁冶金连铸技术领域。首先，在线检测和记录微合金包晶钢中合金元素具体含量，结合铸坯生产质量报表，构建包含正常工况及纵裂工况的样本数据库；其次，对极限梯度提升树模型进行参数优化，得到最优超参数组合下的极限梯度提升树分类模型，实现对表面纵裂纹的准确预测；然后，提取对应的纵裂纹非线性映射函数，评估表面纵裂纹的发生倾向；最后，搜寻非线性映射函数的最优解，实现通过优化钢种成分降低纵裂发生倾向的目的。本发明能够改善铸坯表面质量和降低纵裂发生倾向；充分发挥机器学习算法的优势，展现出较高的效率与良好的适应性，为高效化连铸生产和铸坯质量的智能优化提供技术手段。
主权项：1.一种基于极限梯度提升树和粒子群算法的连铸微合金包晶钢成分优化方法，其特征在于，所述优化方法，首先，在线检测和记录微合金包晶钢中合金元素具体含量，结合铸坯生产质量报表，构建包含正常工况及纵裂工况的样本数据库；其次，基于样本数据库，对极限梯度提升树模型进行参数优化，得到最优超参数组合下的极限梯度提升树分类模型，实现对表面纵裂纹的准确预测；然后，根据最优的极限梯度提升树分类模型，提取对应的纵裂纹非线性映射函数，评估表面纵裂纹的发生倾向；最后，搜寻非线性映射函数的最优解，实现通过优化钢种成分降低纵裂发生倾向的目的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 基于极限梯度提升树和粒子群算法的连铸微合金包晶钢成分优化方法
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