Predikce teploty lázně v mezipánvi zařízení plynulého odlévání oceli s využitím metod umělé inteligence

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F08%3A00018755" target="_blank" >RIV/61989100:27240/08:00018755 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Predikce teploty lázně v mezipánvi zařízení plynulého odlévání oceli s využitím metod umělé inteligence

Popis výsledku v původním jazyce

Práce se zaměřuje na využití metod umělé inteligence při predikci teploty lázně v mezipánvi plynulého odlévání oceli. Pro identifikaci modelu bylo využito prostředí umělé vícevrstvé neuronové sítě. Takto koncipovaná metoda je integrací přístupů fuzzy-logických a neuronových a je řazena mezi moderní počítačové metody výpočtové inteligence (soft-computing). K vytvoření modelu pro predikci teploty oceli byl využit programový systém FUZNET, vybudovaný na uvedených principech a doplněný dalšími procedurami pro zvýšení kvality modelu.Vlastní práce postupně využily tři výběrové soubory dat ? taveb. U závěrečného souboru taveb VS 052.5 byly provedeny expertní hodnocení struktury pravidel modelu. Dále hodnocení kolineace a ověření predikčního modelu na časovýchintervalech s menším počtem taveb. Dosažená přesnost predikce se významně přibližuje námi zadanému cíli u pánví vyzděných dolomitickou vyzdívkou. Tedy odchylky mezi predikovanou hodnotou a skutečně dosaženou u rozdílu teploty oceli v mez

Název v anglickém jazyce

Temperature prediction of device for continuous steel cast using artificial intelligence methods

Popis výsledku anglicky

This paper is focused on using of artificial intelligence methods of temperature prediction for continuous steel casting in between - casting leadle. Artificial multiple - layer neural network environment was used for identification of the model. Conception of this method is an integration of fuzzy - logic and neural network approach and it is included among modern computer methods of artificial intelligence computing (soft-computing). Model of steel temperature prediction was created in program systemFUZNET, based on ditto principles with other procedures added, so better quality of the model is achieved. The work itself uses three selective data files - meltages, in turn. For the final meltage data file VS 052.5 expert evaluations of the model rulesstructure were designed. Next collineation evaluation and predictive model verification on time intervals with less number of meltages were designed. Achieved accuracy of the prediction is notably mounting to our designed goal with dolom

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA102%2F06%2F1332" target="_blank" >GA102/06/1332: Výpočtová inteligence v řízení metalurgických procesů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Hutnické listy

ISSN

0018-8069

e-ISSN

—

Svazek periodika

61

Číslo periodika v rámci svazku

6

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—