鋼材組織性能演變的數字解析與工藝智能優化 劉振宇 周曉光 吳思煒等 9787524000174 【台灣高等教育出版社】

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書名：鋼材組織性能演變的數字解析與工藝智能優化
ISBN：9787524000174
出版社：冶金工業
著編譯者：劉振宇 周曉光 吳思煒等
頁數：301
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1702800
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內容簡介

本書主要介紹跨系統、跨工序鋼鐵工藝質量大數據平台構建，利用工業大數據驅動，融合物理冶金學原理和智能優化策略實現鋼材生產全流程組織-性能演變的數字解析，高效多目標優化算法等。 本書可供從事鋼鐵生產工作的工程技術人員、科研人員閱讀，也可供高等學校材料類、機械類、計算機等相關專業師生參考。

目錄

1 概述
1 1 鋼材組織性能演變的數字解析與工藝智能優化的研究背景
1 2 鋼材組織-性能演變數字孿生系統發展歷程
1 3 機器學習應用於材料領域的研究現狀
1 3 1 機器學習應用於材料組織演變模擬
1 3 2 機器學習應用於材料合金優化設計
1 3 3 微合金鋼物理冶金學行為機器學習存在的問題
1 4 熱軋過程中析出與應變、再結晶間的交互作用
1 4 1 析出與應變耦合
1 4 2 析出與靜態再結晶耦合
1 4 3 精確描述微合金鋼物理冶金學行為存在的問題
1 5 熱軋過程表面質量-組織演變-力能參數耦合關係分析
1 5 1 顯微組織演變與軋制變形的耦合關係分析
1 5 2 表面氧化與軋制變形的耦合關係分析
1 5 3 破解「組織-氧化-力能」強耦合黑箱狀態的難點
1 6 熱軋組織性能演變工業軟體開發與應用
參考文獻
2 鋼材組織性能預測的典型實驗方法
2 1 單道次壓縮實驗
2 1 1 動態再結晶數學模型
2 1 2 變形抗力模型
2 2 雙道次壓縮實驗
2 2 1 典型實驗方案
2 2 2 實驗結果分析
2 2 3 靜態再結晶動力學和靜態再結晶激活能Qrex的確定
2 3 應力鬆弛實驗
2 3 1 典型實驗方法
2 3 2 應力鬆弛曲線及分析
2 4 連續冷卻轉變實驗
2 4 1 實驗材料、設備和實驗方案
2 4 2 實驗原理
2 4 3 連續冷卻轉變曲線的繪製
2 4 4 變形對實驗鋼連續冷卻轉變曲線的影響
2 4 5 變形對鐵素體相變開始溫度的影響
2 4 6 冷卻速度對相變組織的影響
2 4 7 變形對相變組織的影響
2 4 8 變形和未變形奧氏體相變組織的硬度對比
參考文獻
3 熱軋鋼材奧氏體組織演變和析出模型
3 1 高強度鋼奧氏體化過程中的奧氏體晶粒長大及其模型
3 1 1 實驗方案
3 1 2 奧氏體晶粒長大及其分佈結果和討論
3 2 機器學習微合金鋼動態再結晶行為
3 2 1 預測動態再結晶行為的機器學習模型的開發
3 2 2 動態再結晶行為的機器學習模型預測結果與分析
3 3 機器學習微合金鋼應變誘導析出行為
3 3 1 應變誘導析出行為的機器學習模型開發
3 3 2 應變誘導析出行為的機器學習模型預測結果與分析
3 4 基於回復 析出一再結晶交互作用的靜態軟化行為機器學習
3 4 1 靜態軟化分數的計算
3 4 2 基於回復一析出 再結晶交互作用的靜態軟化行為機器學習模型開發
3 4 3 靜態軟化行為的機器學習模型預測結果與分析
參考文獻
4 熱軋過程「組織-氧化-力能」的集成機器學習模型研究
4 1 引言
4 2 「組織-氧化-力能」的集成機器學習模型開發
4 2 1 破解「組織-氧化-力能」強耦合黑箱狀態的難點
4 2 2 數據集構建及數據特徵分析
4 2 3 破解「組織-氧化-力能」強耦合黑箱狀態的集成機器學習方法
4 3 集成機器學習模型結果分析
4 4 「組織-氧化-力能」耦合狀態的機器學習結果分析
4 4 1 「組織-力能」耦合狀態的機器學習結果分析
4 4 2 「氧化-力能」耦合狀態的機器學習結果分析
參考文獻
5 「形核-長大」機制下的變溫相變動力學可加性法則及機器學習求解方法
5 1 研究背景
5 1 1 等溫相變理論
5 1 2 變溫相變理論
5 2 廣義可加性法則的理論模型推導
5 2 1 不同相變機制下的相變速率模型
5 2 2 不同相變機制下的長大速率模型
5 2 3 廣義可加性法則的解析模型
5 3 基於廣義可加性法則的相變動力學的數據驅動解
5 3 1 鐵素體相變數據集構建
5 3 2 珠光體相變數據集構建
5 3 3 相變動力學方程的數據驅動求解方法
5 4 實驗驗證與結果分析
5 4 1 鐵素體相變動力學分析
5 4 2 珠光體相變動力學分析
5 4 3 不同相變可加性法則的對比
5 4 4 擴散型相變的廣義等動力學條件
參考文獻
6 鋼材生產工業大數據的挖掘技術
6 1 工業大數據平台的建立
6 1 1 數據採集
6 1 2 資料庫的建立
6 2 工業數據建模存在問題及數據挖掘方法
6 2 1 工業數據建模存在的問題
6 2 2 工業大數據挖掘方法
6 3 機器學習建模方法
6 3 1 集成學習算法
6 3 2 神經網絡
6 4 數據挖掘在建模過程中的典型應用
6 4 1 數據平台的搭建
6 4 2 數據處理
6 4 3 模型建立與分析
參考文獻
7 人工智能算法在組織性能預測中的應用
7 1 大數據驅動的物理冶金學模型
7 1 1 大數據驅動的物理冶金學模型概述
7 1 2 大數據驅動的物理冶金學模型
7 1 3 模型預測結果討論
7 2 基於深度學習的鋼鐵組織特徵識別
7 2 1 卷積神經網絡
7 2 2 顯微組織圖像語義分割模型
7 2 3 顯微組織特徵量化
7 3 多目標優化算法開發及熱軋工藝智能優化
7 3 1 粒子群優化算法
7 3 2 ε-ODICSA算法
7 3 3
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