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国内外在塑性加工领域里,人工神经网络的应用研究都处于起步阶段,诸如轧制力、变形抗力和晶粒尺寸以及板形的控制之类的问题都可以利用人工神经网络来实现,目前已取得令人满意的效果8- Lakiola通过将物理模型与神经网络相结合,实现了冷轧带钢生产过程中的工艺参数优化,以及对轧后带钢性能的预报,从而对尺寸精度和轧制效率有很大的提高。
西门子公司自主开发了名为“西门子观组织监测系统”的商业软件,该软件用于预测热轧带钢的组织与性能,通过该系统的物理冶金模型可以预测热轧带钢的组织温度过程,终通过神经网络方法计算力学性能,具有这种神经网络功能的控制系统已被成功的用于西门子公司的在线控制系统。




这除了是因为,施工方式,更加有效率了之外,还因为这样一些支架,所使材料,已经从普通钢管,变成了无缝钢管。因为无缝钢管,属于中空截面管道。这大大减轻了,管道自身重量,让安装和搬运支架,都变得更加有效率了。
  其实在这个时候,有着很多常规方法,可以给我们提供帮助。比如说我们,看一下钢材成分,是不是足够均匀。因为劣质无缝钢管,管道中杂质比较多,钢材密度偏小。一旦我们从管道截面,发现了管道中,成分比较混乱,那么这一定,不是合格无缝钢管。

就是劣质无缝钢管,尺寸超差分严重。因此我们可以,使游标卡尺,来检车一下,钢管各个部分尺寸大小,看看是不是,符合无缝钢管标准。如果没有游标卡尺,我们可以对钢管,进行称量核对。劣质无缝钢管,内尺寸波动很大,但合格无缝钢管,内尺寸也是分稳定。

 



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