【摘 要】
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根据物质守恒和钢液热平衡原理,综合考虑吹氧情况、合金添加情况、真空室及钢包状况等多种因素,结合人工神经网络算法、参考炉次法以及实际生产数据,建立了钢水温度与合金加
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根据物质守恒和钢液热平衡原理,综合考虑吹氧情况、合金添加情况、真空室及钢包状况等多种因素,结合人工神经网络算法、参考炉次法以及实际生产数据,建立了钢水温度与合金加入量预报模型。针对120炉超低碳IF钢种的RH-TB处理过程,温度模型离线计算值与实测值的偏差在±5℃以内的比例达到了85%以上;利用30炉实际生产数据对合金加入量计算结果进行验证,模型预报[Al]_s含量与实测值偏差小于0.01%的炉次占90%。利用Microsoft Visual.Basic.net程序设计软件以及Microsoft SQL Server 2000数据库软件,开发了RH-TB精炼温度与合金加入量预报模型软件。
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