张帆
,
魏国
,
庞巍
,
高强健
,
陈伟亮
,
温秋林
,
杜钢
材料与冶金学报
分析烧结生产中影响烧结矿FeO含量的众多因素,选择碱度、配煤量、一次温度、制粒效果、加水量、料层厚度、点火温度、煤气流量等8个工艺参数以及4种矿粉配比作为FeO含量预报模型的输入变量.分别采用BP神经网络、RBF神经网络、SVM 3种进行建模预测.预测结果表明,SVM预测性能优于BP神经网络,RBF神经网络优于SVM.
关键词:
FeO含量预测
,
BP
,
SVM
,
RBF
陈伟亮
,
张宁
,
唐昭辉
,
丁学勇
材料研究学报
将Miedema模型与实验数据相结合得到适于Miedema模型的O和S的参数(O:电负性7.04、电子密度6.03、摩尔体积4.59;S:电负性5.8、电子密度3.24、摩尔体积6.97),计算了141种O的二元化合物和145种S的二元化合物生成焓其平均绝对误差(MAPE)分别为36.8%、32.4%.结合Ding导出的三元系相互作用系数计算模型,计算了1873 K时Fe基熔体中O和S与其它元素之间的相互作用系数.与实验数据的比较表明,除个别元素外,计算值与实验值之间误差不大且变化趋势比较一致.将误差较大的Nb、Ag、Pt的电负性参数由原来的4.05、4.35、5.65修正为4.31、4.17、5.57,使用Miedema模型的计算精度有很大的提高.
关键词:
材料科学基础学科
,
Miedema模型
,
含O和S熔体与合金
,
相互作用系数
,
参数的修正