【摘 要】
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炼钢过程中的脱氧合金化是钢铁冶炼中的重要工艺.在钢水脱氧合金化过程中,合金收得率受多种因素影响,难以采用显式表达式确定.钢水脱氧合金化主要关注C、Mn、S、P、Si五种元
【机 构】
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安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽财经大学会计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71934001),省级教学研究项目(2018jyxm1305)
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炼钢过程中的脱氧合金化是钢铁冶炼中的重要工艺.在钢水脱氧合金化过程中,合金收得率受多种因素影响,难以采用显式表达式确定.钢水脱氧合金化主要关注C、Mn、S、P、Si五种元素的含量,需要通过计算主要元素的历史收得率,并分析影响其收得率的因素.在此基础上,尽可能提高元素收得率的预测准确率,从而降低成本.基于此构建了基于BP神经网络预测C、Mn历史收得率模型,并采用了遗传算法来进行优化,克服神经网络的缺点.最终得到C的历史回归率影响因素为转炉终点C、连铸正样C、钢水净质量、石油焦增碳剂用量、碳化硅用量,Mn的历
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