基于机器学习的钢材性能预测系统及方法

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基于机器学习的钢材性能预测系统及方法
申请号:CN202410989903
申请日期:2024-07-23
公开号:CN119005574B
公开日期:2025-04-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于机器学习的钢材性能预测系统及方法,涉及钢材性能预测技术领域,包括获取钢材基础信息,根据钢材基础信息,基于钢材生产环境评估,获取钢材生产影响指数,根据钢材生产影响指数,对钢材进行分类,获取钢材第一分类信息。本发明通过工艺节点影响指数对钢材生产过程中的工艺节点进行评估,分析不同工艺节点对钢材性能的影响程度,通过钢材生产影响指数将不同生产环境下的钢材进行分类,提高了钢材性能预测效率,通过钢材性能特征表现指数对钢材进一步划分,提高了钢材性能预测的准确性,通过钢材性能预测模型对钢材性能进行优化,有效地减少了试错成本和生产时间,提高了生产效率和成本效益。
技术关键词
性能预测模型 指数 性能预测系统 历史性能数据 节点 性能预测方法 训练集 钢材原料 钢材性能预测技术 基础 模块 表面氧化 显示钢材 控制单元 覆盖率 粗糙度 参数
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