典型文献
BRBP-MOSOA融合数据驱动的热处理工艺低碳优化方法
文献摘要：
热处理工艺数据蕴含企业长期运行的经验,可揭示工艺条件、参数与碳排放量的关联关系,但实际生产中常常被割裂放置,为此,提出一种基于历史工艺数据集的BRBP-MOSOA融合数据驱动方法实现热处理工艺参数优化以降低碳排放量.构建热处理工艺历史数据库;根据热处理工艺的碳排放运行特点识别碳排放源,构建碳排放模型;用历史数据集训练BRBP神经网络建立热处理工艺参数与硬度、碳排放之间的关系模型,实现对特定工艺条件下碳排放和硬度的预测;利用MOSOA算法建立工艺过程低碳优化模型,通过碳效率评估,输出满足低碳排放量的最优热处理工艺参数.案例研究表明所提方法可提升热处理综合碳效率6.57％,为热处理工艺的低碳运行提供了一种使能工具.
文献关键词：
数据驱动;热处理;低碳;优化
中图分类号：
作者姓名：
易茜;刘益君;卓俊康;李聪波;易树平
作者机构：
重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆 400044;重庆大学机械与运载工程学院 重庆 400044
文献出处：
引用格式：
[1]易茜;刘益君;卓俊康;李聪波;易树平-.BRBP-MOSOA融合数据驱动的热处理工艺低碳优化方法)[J].机械工程学报,2022(16):370-383
A类：
BRBP,MOSOA
B类：
融合数据,热处理工艺,低碳优化,工艺数据,长期运行,工艺条件,碳排放量,关联关系,割裂,数据驱动方法,工艺参数优化,低碳排放,历史数据库,运行特点,碳排放源,碳排放模型,集训,关系模型,工艺过程,碳效率,效率评估,低碳运行,使能
AB值：
0.23173
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