Project description:针对连铸结晶器液面影响因素复杂、机理建模难等挑战，综合考虑结晶器振动、钢种、拉速、铸坯宽度以及保护渣物性参数等构建机理和数据联合驱动的连铸结晶器液面波动的时间序列深度学习诊断模型，基于模型分析连铸结晶器液面超差成因，支持不同周期粒度的波动原因分析，输出报表，提出预防措施
Wanghongbing
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Professional Title:Professor
Supervisor of Doctorate Candidates
Research Projects
连铸结晶器液面状态评估与故障预测