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所属行业:黑色金属冶炼和压延加工业

  • 5791.负重前行敢担当

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    关键词:钢铁工业;唐山钢铁;钢铁企业;保民;钢铁物流;差别电价;冶金机械;煤炭消耗;职工安置;焦彦龙;
  • 5792.基于Hadoop的钢铁企业节能潜力大数据分析系统设计与实现

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    为了提高钢铁企业的能耗水平,提出一种基于Hadoop的节能潜力大数据分析系统构建方法,并对该系统进行实例应用,实例证明该方法在钢铁企业节能潜力分析中,具有方便操作、易于推广的特点。
    关键词:节能潜力;大数据分析;Hadoop
  • 5793.紧抓“僵尸企业”牛鼻子 去产能要有动作有套路

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    关键词:僵尸企业;短期经济;中央财经;通报表扬;国有企业;政策层;行业分类;地方融资平台;金融机构;市场氛围;
  • 5794.2016年钢铁行业运行状况分析

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    一、2016年12月份及全年钢铁行业生产情况1.全年粗钢产量小幅增长1.2%,铁矿石产量下降3.0%2016年,国家大力推进钢铁行业化解过剩产能的工作,取得积极成效;在出口回落的情况下,受益于国民经济的较快增长对钢材市场的拉动,钢材需求增长,国内钢产量在2015年下降后2016年小幅回升。2016年,我国铁、钢、材产量分别为7.01亿吨、8.08亿吨和11.38亿吨,同比增幅分别为0.7%、1.2%和
    关键词:钢铁行业;粗钢;月份;铁矿石价格指数;钢产量;钢材价格;钢铁协会;长材;中小钢铁企业;钢铁产能;同比增长;环比增加;
  • 5795.面对贸易摩擦,我们该向韩国钢企学点啥?

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    关键词:钢铁企业;一流产品;钢铁工业;出口产品结构;国际贸易壁垒;市场占有率;贸易摩擦问题;换而言之;钢铁生产;战略定位;
  • 5796.对去产能明显企业 资本市场也应加大激励

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    关键词:资本市场;经济发展;实际完成情况;产业政策;国家发展改革委;结构性改革;积极主动性;资源配置;国务院办公厅;
  • 5797.新常态下国有大型钢铁企业转型发展的战略选择

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    自改革开放以来我国钢铁产业为我国经济的整体发展做出了重大的贡献,这使得我国成为全球名副其实的钢铁大国。随着近年来,随着市场环境的恶化以及钢铁企业自身因素导致我国各大钢铁企业开始举步维艰,了解市场以及企业的现状、实现产品和管理的双重创新,是我国各大钢铁企业必由之发展路。
    关键词:国有企业;钢铁企业;转型发展;战略研究
  • 5798.叶新华代表的喜与忧

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    关键词:建筑用钢材;中国冶金报;生产经营秩序;钢铁行业发展;不法企业;钢铁产品;挤出市场;企业利润;金属制品;出钢;
  • 5799.螺纹钢 区间操作

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    关键词:高位振荡;大气污染防治;行情走势;社会库存;房地产投资;筑底;氧化铝企业;电解铝厂;采暖季;低污染排放;
  • 5800.基于BP神经网络优化的热轧板带力学性能预测

    [黑色金属冶炼和压延加工业] [2017-02-12]

    现如今,人们对钢铁产品的质量要求越来越严格,尤其是在力学性能方面,追求更高的稳定型和高精度。在长期的生产过程中,钢铁厂累积了很多生产相关资料,有了这些生产数据就可为以后生产提供可靠的参考。基于这些研究数据,以热轧产品的力学性能(分别为屈服强度、抗拉强度和伸长率)、化学的组成含量和钢铁生产中轧制参数间的相互关系,建立一个高质量的预测模型来研究热轧板带力学性能,对于热轧产品生产的指导、生产效率的提高和工艺的优化有着很大的促进作用。BP神经网络算法已经比较成熟、应用也相当广泛。本文以BP神经网络为基础对热轧板带力学性能进行预测分析,然而BP神经网络存在不足之处,如:收敛的速度慢、易陷入局部极小点值等问题。针对这些问题,引入LM(Levenberg-Marquardta)算法提高其收敛速度、遗传算法对其权值和阈值进行优化,以达到满意的预测结果。本文将以某钢厂双机架炉卷轧机的生产工艺为背景,对热轧板带的力学性能(以抗拉强度为代表)预测问题进行分析研究。基于建立的力学性能研究模型,文章首先单独运用BP算法进行预测研究。预测效果大体上良好,但对目前生产者对钢材高精度的要求来说,该模型的精度和收敛速度还需进一步优化。然后文中就引入了 Levenberg-Marquardta算法(简称LM算法)和GA遗传算法对BP模型进行优化。这两种算法的引入,通过数据的对比明显发现:LM算法在不改变精度的情况下,对BP算法的收敛速度做出了很大提高;GA遗传算法不仅提高了 BP算法的预测精度,还对其收敛性性也做出了一定的改进。综上表明,BP算法在基于双机架炉卷轧机工艺上,对板带力学性能预测有很好效果,证实了在双机架炉卷轧机上的创新运用是可行性的。
    关键词:BP神经网络;遗传算法;轧制参数;力学性能;双机架炉卷轧机
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