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基于信息融合算法的LF炉钢水温度预测

王安娜 , 田慧欣 , 姜周华 , 战东平 , 尹小东 , 马志刚

钢铁研究学报

LF炉钢水温度的控制对钢的质量和连铸操作的顺行都很重要,而LF炉钢水温度的预报是LF炉钢水温度控制的前提.针对LF炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,以宝山钢铁股份有限公司300 t LF炉为研究对象,在分析了影响LF炉钢水温度的主要因素的基础上,应用基于BP神经网络的信息融合算法,开发了用C语言编写的预测程序,预测了LF炉的钢水温度.实验表明,此算法可以提高预测的速度和精度,预测结果为误差不大于±5 ℃的炉次大于90%.

关键词: LF , 信息融合 , BP神经网络 , Matlab , 钢水 , 温度预测

基于传热的铸钢冷却壁温度预测智能仿真方法

钱中 , 杜朝辉

上海金属 doi:10.3969/j.issn.1001-7208.2006.04.010

从高炉状态下的铸钢冷却壁复杂传热过程中提炼出以冷却水流速、水温和冷却壁本体上某一固定测点温度值为参数的简单传热关系式,并将其与神经网络技术相结合,提出了铸钢冷却壁温度预测仿真模型.通过实验数据与仿真模型的输出对比,证明这种基于模型的冷却壁温度预测智能仿真方法不仅结构简单,而且准确可靠.该仿真方法可用于在线监测冷却壁状况.

关键词: 铸钢冷却壁 , 传热关系 , 神经网络 , 温度预测 , 高炉

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