高炉计算机断层成象技术成象算法的研究

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提出用 ML RR法对矿石、焦炭分布进行图象重建。该方法借助于有限元分析软件 ,利用多元线性回归实现 ECT系统正向问题的求解 ,再利用正则化方法求解反向问题 ,获得成象矩阵。实验表明 ,在区域性分布对象的成象上 ,ML RR法的成象质量远远好于 L BP法。当矿石、焦炭的介电常数在± 2 0 %变化时 ,对 ML RR法所成图象质量影响不大 ,十分有利于热态下的高炉成象。 The method of ML RR is proposed to reconstruct ore and coke distribution. The method realizes the solution of the forward problem of ECT system by means of the finite element analysis software and the multiple linear regression, and then uses the regularization method to solve the inverse problem to obtain the imaging matrix. Experiments show that the imaging quality of the ML RR method is much better than that of the L BP method in the imaging of the regional distribution objects. When the dielectric constants of ores and coke vary within ± 20%, the image quality of ML RR method is not affected much, which is very beneficial to the blast furnace imaging in hot state.
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