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公开(公告)号：CN116822284A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310733192.6
申请日：2023-06-20
申请人： 安徽海螺暹罗耐火材料有限公司 , 安徽海螺集团有限责任公司
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
摘要： 本发明提供基于有限元和机器学习的复合耐火砖力学性能预测方法，包括步骤：获取原始数据原本，构建有限元仿真模型，设计仿真实验方案，仿真获得机器学习数据样本，训练构建GA‑BP网络模型，验证GA‑BP网络模型。本发明针对不同结构设计参数对复合耐火砖力学性能的影响预测问题，基于极少量实验结果，构建有限元仿真模型，仿真获得用于机器学习用的数据样本；再以BP网络模型为中心，结合遗传算法GA优化初始权值和阈值，最终获得预测精度较高、能够快速预测产品力学性能的新型GA‑BP网络模型。不仅解决了传统实验方法研发成本高而有限元模拟技术又计算量大的问题，同时还克服了普通BP网络方法普遍存在的过度拟合、收敛速度慢和泛化能力差等问题，为新型气凝胶复合耐火砖产品的研发提供了一种新的技术手段。
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公开(公告)号：CN115676840B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211104833.3
申请日：2022-09-09
申请人： 安徽海螺集团有限责任公司 , 安徽海螺水泥股份有限公司 , 安徽工程大学 , 安徽海螺建材设计研究院有限责任公司 , 安徽科昂纳米科技有限公司
IPC分类号： C01B33/159 , C01B33/158 , B01J13/00
摘要： 本发明揭示了一种该制备的干燥箱内设置有翻转机构；所述翻转机构包括一号电缸、一号齿条、一号杆和固定块；所述一号电缸通过支撑块固接在干燥箱的外侧壁；所述一号电缸的输出轴固接有二号杆；所述一号齿条固接在二号杆的端部；所述一号杆贯穿且转动连接在干燥箱的侧壁，且一号杆位于干燥箱外的一端套设且固接有一号齿轮，另一端通过轴承连接在干燥箱的内壁；所述固定块固接在二号杆的表面；所述干燥箱的内壁固接有两块盛放板，且两块盛放板对称设置在二号杆的两侧。本发明使用硅酸钠溶液既做硅源又做催化剂，不引入其他化学成分，在常温常压下大大缩短了凝胶的速度。
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公开(公告)号：CN118863119A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410819651.7
申请日：2024-06-24
申请人： 安徽海螺集团有限责任公司
摘要： 本发明公开一种基于深度机器学习的水泥企业碳排放量预测方法，该方法具体如下：采集企业待预测月度的特征参数，输入训练好的BP神经网络模型，BP神经网络模型输出待预测月度的碳排放量。特征参数包括：熟料产量、吨熟料所需的标准煤耗、吨熟料所需的综合电耗、净购入电量、余热发电量、新能源发电量、替代燃料消耗量、协同处置废弃物量。在BP神经网络引入烟花算法，可以改善了BP神经网络对于小样本数据预测精度欠佳，容易陷入局部最优的问题，通过少量的样本数据，即可实现水泥企业碳排量的精准预测，为水泥企业碳排放预测以及减排降碳路径探究提供了一种新的技术手段。
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公开(公告)号：CN116796600A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310716952.2
申请日：2023-06-16
申请人： 安徽海螺暹罗耐火材料有限公司 , 安徽海螺集团有限责任公司
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/08 , G06N3/0499
摘要： 本发明提供基于烟花算法改进BP网络的复合耐火砖隔热性能预测方法，包括步骤：获取原始数据原本，构建有限元仿真模型，设计仿真实验方案，仿真获得机器学习数据样本，训练构建FWA‑BP网络模型，验证FWA‑BP网络模型。本发明针对不同设计参数对复合耐火砖隔热性能的影响预测问题，基于极少量实验结果，构建有限元仿真模型，仿真获得用于机器学习用的数据样本；再以BP网络模型为中心，结合智能算法‑烟花算法FWA优化初始权值和阈值，最终获得预测精度较高、能够快速预测产品隔热性能的新型FWA‑BP网络模型。不仅解决了传统实验方法研发成本高而有限元模拟技术又计算量大的问题，同时还克服了普通BP网络方法普遍存在的过度拟合、收敛速度慢和泛化能力差等问题，为新型气凝胶复合耐火砖产品的研发提供了一种新的技术手段。
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公开(公告)号：CN116796546A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310769210.6
申请日：2023-06-28
申请人： 安徽海螺暹罗耐火材料有限公司 , 安徽海螺集团有限责任公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/27 , G06F30/17 , G16C60/00 , G16C20/70 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F113/26 , G06F113/10
摘要： 本发明提供基于小样本学习的高温合金增材制造工艺优化预测方法，包括步骤：获取原始数据样本，构建普通BP网络模型，采用遗传算法改进优化BP网络模型。本发明针对不同增材制造工艺对高温合金孔隙率性能影响预测问题，以BP网络模型为中心，结合遗传算法优化技术对初始权值和阈值进行寻优，解决了传统BP网络方法在预报应用中，普遍存在的过度拟合、收敛速度慢和泛化能力差等问题，有效改善了传统BP网络模型的预测精度和泛化能力，构建了高温合金增材制造工艺与孔隙率性能的非线性映射关系模型，解决了目前通过大量实验法进行高温合金性能研究而造成的研发周期长、效率低以及成本浪费问题，为新型高温合金研发提供了一种新的技术手段。
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公开(公告)号：CN115676840A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211104833.3
申请日：2022-09-09
申请人： 安徽海螺集团有限责任公司 , 安徽海螺水泥股份有限公司 , 安徽工程大学 , 安徽海螺建材设计研究院有限责任公司 , 安徽科昂纳米科技有限公司
IPC分类号： C01B33/159 , C01B33/158 , B01J13/00
摘要： 本发明揭示了一种该制备的干燥箱内设置有翻转机构；所述翻转机构包括一号电缸、一号齿条、一号杆和固定块；所述一号电缸通过支撑块固接在干燥箱的外侧壁；所述一号电缸的输出轴固接有二号杆；所述一号齿条固接在二号杆的端部；所述一号杆贯穿且转动连接在干燥箱的侧壁，且一号杆位于干燥箱外的一端套设且固接有一号齿轮，另一端通过轴承连接在干燥箱的内壁；所述固定块固接在二号杆的表面；所述干燥箱的内壁固接有两块盛放板，且两块盛放板对称设置在二号杆的两侧。本发明使用硅酸钠溶液既做硅源又做催化剂，不引入其他化学成分，在常温常压下大大缩短了凝胶的速度。
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