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基于深度学习与机理模型的超临界锅炉氧化膜厚度预测模型研究

冯旭刚 吴俊杰 唐得志 杨克 吴畏 杨步云 谢宏星

中南大学学报(自然科学版)2026,Vol.57Issue(1):P.111-124,14.
中南大学学报(自然科学版)2026,Vol.57Issue(1):P.111-124,14.DOI:10.11817/j.issn.1672-7207.2026.01.010

基于深度学习与机理模型的超临界锅炉氧化膜厚度预测模型研究

冯旭刚 1吴俊杰 1唐得志 1杨克 1吴畏 2杨步云 2谢宏星2

作者信息

  • 1. 安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243032
  • 2. 湖南华菱钢铁股份有限公司,湖南长沙410000
  • 折叠

摘要

关键词

氧化膜厚度预测模型/机理模型/BiLSTM/SAMME/混沌-莱维神经种群动态优化

分类

能源科技

引用本文复制引用

冯旭刚,吴俊杰,唐得志,杨克,吴畏,杨步云,谢宏星..基于深度学习与机理模型的超临界锅炉氧化膜厚度预测模型研究[J].中南大学学报(自然科学版),2026,57(1):P.111-124,14.

基金项目

安徽省高校自然科学研究重点项目(2023AH051107) (2023AH051107)

芜湖市重点研发与成果转化项目(2023yf017)。 (2023yf017)

中南大学学报(自然科学版)

1672-7207

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