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基于机器学习的热连轧板坯粗轧过程建模研究的开题报告
一、研究背景及意义
现代工业生产中的钢铁行业是最具有代表性的行业之一，其发展水平直接影响国民经济的发展水平及产业结构的合理调整。其中，热连轧是钢铁生产中的重要工序之一，它是将钢坯加工成加工成中厚板、热轧带钢、热轧薄板和精轧冷板等产品的主要方法之一。粗轧过程是热连轧过程中最重要的一环，其对后续制品的质量、表面均匀度、机械性能等均有较大影响。因此，对于板坯粗轧过程的数据分析和建模研究也变得至关重要。
近年来，机器学习技术在钢铁领域的发展非常迅速，由此引发了热连轧板坯粗轧过程建模的研究热潮。目前，已有国内外的研究者进行了相关的工作尝试，如利用径向基函数神经网络（RBFN）对板坯尺寸进行预估，采用数量子遗传算法（QGA）和人工神经网络（ANN）建立板坯粗轧过程优化模型等。然而，对于板坯粗轧过程建模研究，这些研究不免存在一些局限和不足，如建模过程中采集的数据较为单一，建模结果的精度与实测值还有一定的误差等。
因此，基于机器学习技术，对热连轧板坯粗轧过程进行建模研究，旨在以大量的数据为载体，采用各种机器学习算法和技术的优势，更加准确地模拟并重构板坯的热轧粗轧过程。同时，为钢铁工业提供高效、可靠及智能化的制造优化解决方案。
二、研究内容和基本思路
1、研究内容
本研究的主要任务是基于机器学习技术，对热连轧板坯粗轧过程建模，并通过模型进行粗轧工艺参数优化和板坯尺寸预测。具体内容包括：
（1）采用大规模实际采集的数据，进行特征提取和数据预处理，纠正数据噪声、缺失、重复等问题，构建样本数据集；
（2）选择合适的机器学习算法，如神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，建立粗轧过程模型，寻找最优的模型结构及参数；
（3）对模型进行训练和验证，评估模型的性能和精度，提高模型的预测能力；
（4）采用最优模型预测板坯的尺寸和特性，探究板坯粗轧过程中的控制因素，优化工艺参数，提高生产效率和生产质量。
2、基本思路
本研究基于机器学习技术，在确立模型的基础上，在研究过程中采取以下基本思路：
（1）收集热连轧板坯粗轧过程中的数据，包括板坯尺寸、板坯质量、粗轧工艺参数和轧制力学等指标，利用数据清洗、预处理等技术剔除噪声和异常值，构建合适的数据集；
（2）选取适当的机器学习算法，构建粗轧过程模型，并对模型进行结构和超参数的优化和调整；
（3）采用交叉验证、测试集验证等方法对模型进行评价、拟合和优化，提高模型的预测能力和精度；
（4）根据模型预测结果，探究板坯粗轧过程中的控制因素，优化工艺参数，提高生产效率和生产质量。
三、研究计划
针对上述研究内容和基本思路，本研究的大体计划安排如下：
第一阶段（2022年1月-2022年6月）：收集热连轧板坯粗轧过程中相关数据，进行特征提取、处理和数据集构建。
第二阶段（2022年7月-2022年12月）：选取合适的机器学习算法，构建粗轧过程模型，并针对模型参数进行优化。
第三阶段（2023年1月-2023年6月）：通过不同的验证和测试方法，对模型的精度和预测能力进行评估和完善。
第四阶段（2023年7月-2023年12月）：对模型进行尝试和应用，并根据实际生产实验结果对模型进行调整和反馈，优化生产的钢铁产品。