戴文娟
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：长春工业大学电气与电子工程学院更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术冶金工程更多>>
- 基于灰色神经网络的中低碳铬铁终点硫含量预报模型研究被引量：3
- 2014年
- 针对复吹转炉冶炼中低碳铬铁终点硫含量在线监测困难、取样检测无法实时指导生产的现状,考虑影响终点硫含量的供氧强度、铁水温度等因素,采用以灰色预报模型结合BP神经网络的方法实现中低碳铬铁终点硫含量的预报。仿真实验表明:中低碳铬铁终点硫含量预报绝对误差值在±0.004%以内的命中率为95%,相对误差值在15%以内的命中率达到85%,验证了该预报模型的有效性。
- 邱东张楠赵晨旭戴文娟
- 关键词：转炉冶炼BP神经网络硫含量
- 基于RBF神经网络的转炉冶炼中低碳铬铁终点磷含量预报模型的研究被引量：6
- 2014年
- 中低碳铬铁冶炼工艺复杂,杂质磷含量的高低是影响铬铁产品质量的重要因素;通过研究转炉冶炼中低碳铬铁铁水脱磷预处理的反应特性及热力学条件,分析了影响中低碳铬铁合金终点磷含量的重要因素;基于中钢吉铁辽阳公司转炉冶炼中低碳铬铁的生产工艺及样本数据,建立了基于RBF人工神经网络的转炉冶炼中低碳铬铁终点磷含量预报模型,实现了对冶炼过程终点中低碳铬铁磷含量的在线预报与分析;仿真结果表明,该模型预报精度在±0.003%范围内命中率达到85.7%,为改进冶炼工艺、提高产品质量提供了重要的理论依据。
- 邱东戴文娟
- 关键词：RBF神经网络转炉终点磷含量
