电解铁粉的制备及压缩烧结性能

摘要：以电解铁片为原料制备了电解铁粉并且研究了其纯度及硬度,同时以某电解厂生产的电解铁粉为原料,研究了电解铁粉的压缩及烧结性能。结果表明,最佳因素组合下电解得到的电解铁片及电解铁粉纯度(质量分数)分别达到99.98%和99.99%;电解铁粉压坯密度随着压制压力的增加而增大,粒径大的铁粉更利于压制成型,但会导致孔隙尺寸大变大且分布不均匀;铁粉烧结坯密度随着烧结温度的升高而增大,同时随保温时间增加增长缓慢,因此在实际生产中应通过适当提高烧结温度和缩短烧结时间,进而提高烧结效率。     

基于集成学习的转炉炼钢供氧量预测模型

针对大多数中小型转炉无法使用动态模型的现状，基于3种不同集成方式的集成学习算法(随机森林、XGBoost和stacking集成)建立了转炉炼钢供氧量预测模型。通过理论基础和相关性分析确定了模型的输入变量；利用五数概括法与孤立森林算法进行数据预处理；结合5折交叉验证和网格搜索方法确定模型的最佳参数。最后通过对比3种集成学习算法的预测结果，表明stacking集成模型的预测性能最好，供氧量在±200、±300 m³精度下的命中率分别为84.04%、95.11%,均方根误差(RMSE)为147.31。