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基于BP神经网络的合金收得率预测模型

作者:李廷刚; 陈勇; 郑伟; 马仲群; 孙建鹏; 毛...合金收得率转炉转炉模型

摘要:脱氧合金化是转炉冶炼工艺的最后一步,钢液内合金成分含量控制是否精确直接影响着精炼工序的冶炼难度与冶炼周期。合金收得率是转炉合金工人配加合金时的重要参考标准,关于合金元素收得率判断的准确性直接影响着钢水成分稳定性与生产成本。应用神经网络算法,建立了以终点温度、终点氧含量、终点硅含量为变量的合金收得率预测模型,对所建立的模型性能进行了研究,对模型预测结果进行了测试,证实模型运行准确可靠,能够为生产冶炼作出指导。

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山西冶金

《山西冶金》(CN:14-1167/TF)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《山西冶金》主要刊载山西省冶金工业各专业领域的学术论文、实用技术、国内外新设备和新动向,以及山西省冶金产品广告和生产技术情报信息,以沟通用户和生产厂家的联系,为促进冶金科学事业和繁荣发展贡献力量。本刊自创刊以来,始终坚持办刊宗旨,不断完善和提高刊物质量。

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