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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 3,411 - 3,415 (5page)
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In the steel manufacturing process, controlling the furnace operation is essential for maintaining energy efficiency and consistent product quality. However, variability in control standards based on operators’ experience and skill level can make consistent operation challenging. To address this issue, it is crucial to rely on data analysis rather than subjective judgment to accurately predict and determine optimal operating conditions. This study proposes a method to derive optimal operating conditions by integrating an XGBoost-based output temperature prediction model with heuristic optimization techniques for controlling the furnace. We compare five widely used optimization algorithms for our study. This approach selects control variables that minimize the error in product temperature prediction for each target and incorporates them into process control. The proposed system can actively respond to changes in process conditions and is expected to contribute to the implementation of smart factories as a core technology for intelligent control services in the steel industry.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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