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基于物理信息神经网络的冶金过程多场耦合预测模型研究

目录

基于物理信息神经网络的冶金过程多场耦合预测模型研究（1）．．．．5

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.4技术路线与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

二、冶金过程多场耦合机理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1冶金过程多物理场特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2场间耦合作用机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.3关键参数辨识方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.4系统动力学建模基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

三、物理信息神经网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.1网络结构优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.2物理约束融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3损失函数构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.4训练稳定性增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

四、多场耦合数据驱动建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.2特征工程与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.3混合模型集成框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.4模型泛化能力提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

五、模型验证与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

5.1实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

5.2基准对比模型选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

5.3误差分析与鲁棒性测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

5.4工程应用场景验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

六、工程案例与实证分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

6.1典型冶金工艺流程描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

6.2模型参数标定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

6.3预测结果可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

6.4实际生产效益评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

7.2技术局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

7.3未来研究方向建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

7.4工业化推广前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

基于物理信息神经网络的冶金过程多场耦合预测模型研究（2）．．．84

一、文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

1.1研究背