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针对KR工序终点铁水硫含量预测问题,提出一种基于Kmeans聚类分析和BP神经网络(BPNN)相结合的建模方法。首先,通过Kmeans聚类对KR工序生产数据进行模式识别和分类,构建不同工况特征的数据集;然后,基于BP神经网络,针对不同数据集训练预测模型;最后,将不同数据集的预测模型进行集成,形成最终的终点铁水硫含量预测模型,实现对不同铁水条件和工况条件的预测。利用某钢铁企业实际生产数据,分别用基于脱硫反应动力学、BP神经网络和Kmeans–BPNN方法建立的预测模型,对KR工序终点铁水硫含量进行预测。结果表明,Kmeans–BPNN的KR工序终点硫含量预测模型的精度显著高于脱硫反应动力学和BP神经网络的预测模型。 相似文献
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研究了硅铁还原电炉粉尘过程中温度对锌还原挥发的影响,以中频电磁感应炉为加热设备,实验样品采用XRF、XRD、SEM-eds及化学分析等方法分析.试验结果表明,样品在不同温度下加热时,铁和锌的氧化物同时被还原;随着温度的升高锌的还原挥发率逐渐增加,1 300℃时锌的挥发率为95.90%.硅还原电炉粉尘的反应为固-固反应,金属铁的生成有利于ZnO的还原.粉尘中残留的锌主要以尖晶石固溶体(Mg,Fe,Zn) (Cr,Fe)2O4的形式弥散在金属铁相附近,此外有少量的锌固溶在硅灰石相(CaSiO3)内. 相似文献
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鹤洞大桥为双塔二索面叠合梁斜拉桥,施工平台是主桥钢结构安装最主要的施工措施,施工平台的安全、平稳是大桥安全生产的关键,而确保施工平台的安全,轨道梁是关键。实践证明,利用检修车轨道作施工平台的轨道梁是本次工程的成功之举。 相似文献
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转炉钢水温度是转炉终点控制的工艺参数之一,精确的钢水温度预测对转炉终点控制具有重要的指导意义。然而,以往的大多数转炉终点预测模型属于静态模型,只能够实现对转炉吹炼终点钢水温度的预测,无法实现动态预测,导致模型的作用有限。针对该问题,提出了一种基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型。模型先通过新案例主吹阶段的工艺参数,基于案例推理算法找到历史案例库中相似案例。再利用相似案例的二吹阶段工艺参数并基于长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)算法训练工艺参数与钢水温度的变化关系。然后利用训练好的LSTM模型,计算新案例二吹阶段的钢水温度变化。最后,利用某钢厂实际生产数据,研究了不同重用案例个数及神经元个数对模型预测精度的影响,实验结果表明:模型在重用案例个数为4,神经元个数为10时模型的预测精度最高,此时模型对钢水温度的预测误差在[?5 ℃, 5 ℃]、[?10 ℃,10 ℃]和[?15 ℃,15 ℃]的命中率分别达到40.33%、68.92%和88.33%,模型的性能高于传统二次方模型和三次方模型。 相似文献
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近年来套铣接头工艺在地下连续墙施工领域内逐渐兴起,为保证二期槽段施工的顺利实施,需对一期槽段内钢筋笼的位置严格控制,否则极有可能造成铣削钢筋的现象.结合工程实例,对套铣接头工艺施工中钢筋笼的定位技术进行研究,取得了一定的效果,为类似工程积累了经验. 相似文献
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