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根据锰在金属与炉渣间的分配建立转炉终点残锰含量的数学模型 ,并绘制预测终点残锰的工艺图,经生产分析数据检验预测中命中率令人满意。 相似文献
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通过对铁水的锰元素在转炉冶炼过程中的反应机理进行研究,分析各因素对转炉终点残锰质量分数的影响及其变化规律,形成了以终点温度1635~1655℃、碳质量分数0.06%~0.08%、少渣冶炼等为核心的转炉冶炼工艺,转炉终点残锰质量分数提高0.032%,吨钢降低生产成本1.5元以上。 相似文献
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转炉冶炼低碳钢水时终点残锰控制着钢水和炉渣的氧化性,对提高转炉终点残锰进行了工业试验的研究。结果表明在低锰铁水条件下,转炉冶炼终点前5min加入含锰渣料,终点残锰量可达到0.20%(质量分数)以上;终点残锰每提高0.01%(质量分数),可降低钢水中氧的质量分数为0.0006%~0.0008%;终点钢水残锰量从0.06%(质量分数)提高到0.25%(质量分数),炉渣中的(FeO)的质量分数下降约5%~7%。 相似文献
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分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义. 相似文献
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《工程科学学报》2019,(8):1052-1060
分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素,针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢,预测精度低等问题,提出了一种基于极限学习机(ELM)算法建模的新思路,并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO),建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM)的转炉终点锰含量预测模型;应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证,并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明,采用IPSO-RELM方法构建的模型,锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%,均方误差为2. 18×10~(-8),拟合优度R2为0. 72,上述三项指标均显著优于其他三类模型,此外,该模型还具有良好的泛化能力,对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义. 相似文献
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摘要:转炉终点钢水锰含量预测,对原料添加和冶炼成本节约具有重要作用。针对凭经验预估的终点锰含量值与实际值较大偏差导致的生产成本升高的问题,建立了一种基于混合策略的改进型鲸鱼优化算法(IWOA)与最小二乘向量机(LSSVM)的转炉终点锰含量预测模型,引入柯西变异提高鲸鱼优化算法(WOA)跳出局部最优的能力;借助惯性权重增强鲸鱼算法局部搜索能力和收敛精度;提出差分变异以增加鲸鱼算法在探索末期的物种多样性和降低陷入局部最优概率。实验结果表明,IWOA LSSVM锰含量预测模型不仅在全局和局部寻优以及收敛速度有较大的提升,在误差性能指标方面优势明显,且预测误差于±0.01%间的命中率为93.3%。 相似文献
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