【摘 要】
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针对钢铁行业竞争压力的不断加剧以及国内外各大炼钢厂对钢水"脱氧合金化"技术的青睐,提出钢水脱氧合金化的元素收得率预测方法以及最优合金配料方案。建立C、Mn两种元素收得
【基金项目】
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国家自然科学基金(1808085QA15);省级教学研究项目(2018jyxm1305);安徽财经大学科研创新基金项目(JR201902YB)
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针对钢铁行业竞争压力的不断加剧以及国内外各大炼钢厂对钢水"脱氧合金化"技术的青睐,提出钢水脱氧合金化的元素收得率预测方法以及最优合金配料方案。建立C、Mn两种元素收得率预测的BP神经网络模型,并进一步改进模型及算法以提高元素收得率的预测准确率;进行钢水脱氧合金化成本优化计算,并给出最优合金配料方案。将元素收得率预测值与实际值进行比较,误差控制在2%之内,精确度较高;并将配料方案与原加料方案进行对比,成本优化效果明显。根据数学模型从完善自动配料模型、积极承担社会责任等角度对钢厂提出发展建
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