幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

高爐煉鐵過程運行信息在線檢測與智能感知/數字鋼鐵關鍵技術叢書

  • 作者：蔣朝輝//潘冬//陳致蓬//桂衛華|責編:盧敏//張佳麗|總主編:王國棟
  • 出版社：冶金工業
  • ISBN：9787502497200
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：393
人民幣：RMB 148 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    高爐煉鐵過程關鍵信息在線獲取是國際公認的挑戰性難題。本書從在線檢測與智能感知的角度系統地總結和闡述了高爐煉鐵過程關鍵信息在線獲取技術，主要包括以內窺式微光成像為核心的高爐料面三維形貌直接在線檢測新方法、以特譜輻射和分區補償模型為核心的高爐鐵口渣鐵流溫度場分佈實時在線智能感知新理論、基於光流與形態特徵的高爐鐵口渣鐵流量檢測方法、基於數據與知識融合的多元鐵水質量智能感知新方法等。
    本書可供高等院校控制、冶金、人工智慧等專業的師生閱讀，也可供自動化及冶金領域相關研究人員和工程技術人員參考。
作者介紹
蔣朝輝//潘冬//陳致蓬//桂衛華|責編:盧敏//張佳麗|總主編:王國棟
目錄
1  緒論
  1.1  引言
  1.2  高爐煉鐵過程簡介
    1.2.1  高爐煉鐵工藝
    1.2.2  高爐煉鐵過程特性分析
    1.2.3  高爐煉鐵環境特點分析
  1.3  高爐煉鐵過程關鍵信息檢測現狀
    1.3.1  高爐爐頂料面信息檢測
    1.3.2  高爐鐵水溫度檢測方法
    1.3.3  高爐鐵水流量檢測方法
    1.3.4  高爐鐵水質量參數預報方法
  1.4  本書的主要內容
  參考文獻
2  基於弱光內窺式成像的高爐料面直接在線檢測
  2.1  局部動態強光干擾下高爐料面弱光成像方法
    2.1.1  高爐料面光學成像全過程信號轉換模型
    2.1.2  基於亮度-響應範圍匹配的弱光成像方法
    2.1.3  實驗驗證
  2.2  大景深寬視場大孔徑內窺式成像光學系統設計
    2.2.1  基於幾何光學原理的料面成像光學系統設計指標分配
    2.2.2  基於多次成像光學結構的料面成像光學系統設計
    2.2.3  成像系統性能的實驗驗證
  2.3  基於設備安裝位姿優化的料面成像範圍提升方法
    2.3.1  基於空間坐標變換的料面光學成像設備視場覆蓋模型
    2.3.2  基於安裝位姿優化的視場覆蓋增強方法
    2.3.3  實驗驗證
  2.4  高爐料面在線檢測系統研發
    2.4.1  料面高溫工業內窺儀的研製
    2.4.2  料面檢測系統的研發
  2.5  工業應用及效果分析
    2.5.1  設備現場安裝
    2.5.2  工業試驗驗證
    2.5.3  工業應用效果
  參考文獻
3  基於圖像序列的高爐料面形貌三維重建及可視化
  3.1  高爐料面視頻關鍵幀提取與清晰化方法
    3.1.1  高爐料面圖像分析
    3.1.2  基於隨機森林的高爐料面圖像的關鍵幀提取
    3.1.3  基於微像元亮度極化特徵的高爐料面圖像清晰化
    3.1.4  工業數據驗證
  3.2  高爐料面圖像關鍵幀圖像補全方法
    3.2.1  高溫工業內窺鏡取像面積模型
    3.2.2  基於啟髮式補全網路的高爐料面關鍵幀圖像補全
    3.2.3  工業數據驗證
  3.3  高爐料面三維重建方法
    3.3.1  基於深度關鍵幀的虛擬多目內窺鏡陣列構建
    3.3.2  基於虛擬多目內窺鏡陣列及地圖等高線法的高爐料面深度估計
    3.3.3  高爐料面三維形貌檢測系統搭建及驗證
  3.4  基於實時動態分割的高爐三維料面可視化方法
    3.4.1  基於Unity3D的高爐料面表面網格化

    3.4.2  基於3ds Max和Unity3D的高爐料面相關虛擬內容設計
    3.4.3  基於VRTK的高爐料面虛擬可視化交互設計
  3.5  工業應用及效果分析
  參考文獻
4  基於料面輪廓信息的高爐爐料下降速度檢測
  4.1  基於分數階的多向微分運算元高爐料面輪廓提取
    4.1.1  分數階微分理論基礎
    4.1.2  多向分數階微分運算元的推導
    4.1.3  最佳分數階階次的自適應確定
    4.1.4  實驗驗證
  4.2  基於改進Canny運算元的料面輪廓補償及修正
    4.2.1  改進的Canny運算元邊緣檢測演算法
    4.2.2  高爐料面輪廓的補償及修正
    4.2.3  實驗驗證
  4.3  基於輪廓提取的高爐料速檢測及實例驗證
    4.3.1  視頻測速原理
    4.3.2  高爐料速檢測
    4.3.3  工業數據實驗
  參考文獻
5  基於紅外視覺的高爐鐵口鐵水流溫度在線檢測
  5.1  基於紅外視覺的鐵口鐵水流溫度多態映射方法
    5.1.1  高爐鐵口鐵水流區域的自動定位
    5.1.2  基於發射率差異的渣鐵區城高效自動識別
    5.1.3  基於感興趣子區域的高爐鐵口鐵水溫度多態映射
    5.1.4  工業數據驗證
  5.2  隨機分佈粉塵干擾下鐵口鐵水流溫度分區補償
    5.2.1  粉塵對紅外輻射測溫的影響分析
    5.2.2  基於紅外輻射測溫機理的溫度補償模型
    5.2.3  基於多類異質特徵的鐵口鐵水流溫度分區補償方法
    5.2.4  工業數據驗證
  5.3  紅外視覺鐵水測溫系統研發
    5.3.1  鐵口鐵水流溫度紅外視覺檢測系統的研製
    5.3.2  鐵口鐵水流溫度紅外視覺檢測系統的軟體研發
  5.4  工業應用及效果分析
  參考文獻
6  基於光流與形態特徵的高爐鐵口渣鐵流量在線檢測
  6.1  基於互引導光流模型的渣鐵射流表面流場檢測
    6.1.1  基於強度聚合度量的渣鐵射流表面紋理信息提取
    6.1.2  基於互引導光流模型的渣鐵射流表面流場檢測
    6.1.3  實驗驗證
  6.2  基於射流運動軌跡模型的鐵口渣鐵流速檢測
    6.2.1  基於ANSYS-Fluent的渣鐵射流表面與內部流場運動特性分析
    6.2.2  基於截面流場均勻假設的射流運動軌跡模型
    6.2.3  基於射流運動軌跡模型的鐵口渣鐵流速檢測方法
    6.2.4  實驗驗證
  6.3  基於邊界混合形態特徵的鐵口渣鐵流量在線檢測
    6.3.1  基於距離投票霍夫變換的渣鐵射流邊界與鐵口半徑檢測
    6.3.2  基於邊界混合形態特徵的鐵口渣鐵流量在線檢測方法
    6.3.3  實驗驗證
  6.4  高爐鐵口渣鐵流量在線檢測系統研發

    6.4.1  高爐鐵口渣鐵流量在線檢測系統硬體設計
    6.4.2  高爐鐵口渣鐵流量在線檢測系統軟體開發
  6.5  工業應用及效果分析
  參考文獻
7  基於數據驅動的鐵水質量參數在線智能預測
  7.1  基於最優工況遷移路徑的高爐鐵水硅含量預測
    7.1.1  基於邦費羅尼指數的自適應密度峰值工況聚類
    7.1.2  基於多源路徑尋優的最優工況遷移路徑求解
    7.1.3  基於工況概率核密度加權的硅含量預測模型
    7.1.4  工業數據驗證
  7.2  基於動態注意力深度遷移學習的多元鐵水質量參數預測
    7.2.1  基於堆疊去噪自編碼機的深度學習策略
    7.2.2  基於注意力深度網路的多元鐵水質量參數預測框架
    7.2.3  基於鐵水溫度遷移學習的多元質量參數預測模型
    7.2.4  工業數據驗證
  參考文獻
8  高爐鐵水硅含量變化趨勢智能感知
  8.1  基於複合差分優化極限學習機的鐵水硅含量變化趨勢感知
    8.1.1  基於時間序列分段擬合的硅含量變化趨勢提取
    8.1.2  基於複合差分演算法優化的極限學習機分類模型
    8.1.3  工業數據驗證
  8.2  基於目標驅動深度學習的鐵水硅含量變化趨勢感知
    8.2.1  基於時序滑窗分割的硅含量變化趨勢標籤提取
    8.2.2  基於循環神經網路的時序融合特徵提取
    8.2.3  基於代價敏感深度網路的不平衡趨勢感知
    8.2.4  工業數據驗證
  參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032