【摘 要】
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对于转炉炼钢,为冶炼出一炉合格钢水,钢水温度和C等元素含量必须得到良好控制.以前,转炉工艺动态模型是以不同的反应式和代数方程式形成的数学说明为基础.虽然,这些数学模型
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对于转炉炼钢,为冶炼出一炉合格钢水,钢水温度和C等元素含量必须得到良好控制.以前,转炉工艺动态模型是以不同的反应式和代数方程式形成的数学说明为基础.虽然,这些数学模型对提高工艺操作是有用的,但数学近似法有其固有的局限法,况且转炉生产中包含的现象和反应极其复杂,有限数量的不同反应式和代数方程是不能精确描述的.本文阐述一种以神经网络为基础的转炉工艺动态模型,并分析其用于转炉工艺动态模拟的优越性,特别是用于控制钢水温度和C等元素的动态特性.
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