以转炉炼钢中炉料配比模型为研究背景,采用RBF神经网络进行终点预测模型的构建,并结合目标价格函数实现炉料配比模型的构建.同时,利用修正的最速下降法进行了最优配比参数的求解.此外,为提高了模型计算结果的准确性,利用最小二乘法对金属收得率进行修正.经验证,模型计算所得的配比数据较生产实际数据有了较大的改善,实现了初始设定目标——降本增效,具有很好的推广应用价值.
参考文献
| [1] | 李峻;黄标彩;方宇荣;陈伯瑜;刘浏;赵进宣.100t转炉脱磷预处理直炼工艺研究[J].钢铁,2010(2):36-39. |
| [2] | 李闯;郭汉杰.铁水中初始硅含量对铁水预处理中同时脱除硅、锰、磷、硫的影响[J].特殊钢,2010(6):35-38. |
| [3] | 戴铁军.论铁资源效率、环境效率和废钢指数间的关系[J].中国冶金,2008(07):40-44. |
| [4] | 安君辉;王玉生;赵广勋.提高废钢比降低转炉铁水消耗[J].河北冶金,2009(6):33-35. |
| [5] | 韩敏;赵耀;杨溪林;林东.基于鲁棒相关向量机的转炉炼钢终点预报模型[J].控制理论与应用,2011(3):343-350. |
| [6] | 张辉宜;周奇龙;袁志祥;刘志明.基于AP聚类的RBF神经网络研究及其在转炉炼钢中的应用[J].钢铁研究学报,2014(1):22-26. |
| [7] | 曲丽萍;曲永印;白晶;张宏文.氧气顶吹转炉智能控制策略的研究[J].冶金自动化,2007(3):24-27. |
| [8] | 李光辉;刘青.转炉炼钢过程工艺控制的发展与展望[J].钢铁研究学报,2013(1):1-4. |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分：
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%