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AOD炉冶炼终点成分和温度是冶炼的控制目标,与多个变量存在非线性关系且无法在线连续测量。利用RBF神经网络建立终点温度和碳含量的预报模型,以冷却剂加入量最少和终点温度与碳含量同时到达为目标,克服传统终点控制借助经验来判断并不准确的缺点,提高终点的命中率,缩短冶炼时间。
AOD炉铁合金冶炼终点预报模型
【摘 要】
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AOD炉冶炼终点成分和温度是冶炼的控制目标,与多个变量存在非线性关系且无法在线连续测量。利用RBF神经网络建立终点温度和碳含量的预报模型,以冷却剂加入量最少和终点温度与
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年4期
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