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应用神经网络技术预报VD炉终点钢水温度 被引量:6

Prediction of End Temperature on VD by Neural Network Method
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摘要 应用神经网络方法建立了VD炉钢水温度预报模型。用该模型在线连续预报的76炉次钢水中,预报温度与实际测量温度之差在±4℃和±5℃之内的炉次分别占67 1%和80 3%。分析了各工艺参数对终点温度的影响,据此对宝钢的生产实践提出了一些降低能耗的措施。 A prediction model for end temperature on VD furnace has been developed by neural network method. For the molten steel of 76 heats, the hittng ratio within ±4 ℃ and ±5 ℃ is 671 % and 803 % respectively. The influence of all factors on end temperature was analyzed, and some measures for energy saving aimed were put forward.
出处 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期56-59,共4页 Journal of Iron and Steel Research
基金 国家"九五"重点科技攻关资助项目(95 524 02 02)
关键词 神经网络 预报模型 钢水温度 VD炉 neural network prediction model molten steel temperature VD furnace
  • 相关文献

参考文献4

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  • 2Neural Applications Corp, Birmingham Steel. Intelligent Arc Furnace Operation at Birmingham Steel [J]. Steel Times International,1996,20(1) :20-21.
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  • 4Wilson E. Adaptive Profile Optimization for the EAF [J]. Steel Technology International, 1997/1998,140-145.

共引文献9

同被引文献68

引证文献6

二级引证文献15

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