李方方
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赵英凯
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俞辉
钢铁研究学报
神经网络应用于系统建模时要考虑两个关键问题:一是采用的神经网络类型;二是当神经网络类型确定以后,确定网络的输入向量,这两个问题是紧密关联的.相对于BP神经网络收敛太慢,具有泛化能力的缺点,DRNN网络(对角递归神经网络)能实现动态非线性映射,具有记忆功能,可以追踪模型的变化,具有更好的预测效果.首先用关联规则方法挖掘出一些与质量指标有关的工艺条件,再结合现场工人的实际经验,找到模型的输入输出,再运用DRNN对82B钢进行建模和优化,取得了很好的预测效果.
关键词:
DRNN网络
,
关联规则
,
预估
,
82B钢
朱志鹏
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王光进
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陈浩
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雷强
钢铁研究
为了有效控制82B钢水氮含量,在转炉终点、氩站精炼、钢包炉精炼、VD真空处理和连铸中包等工序进行取样,得到氮含量变化数据,研究了各工序操作对钢水氮含量的影响.结果表明:除VD真空处理外,其他工序均有不同程度的增氮.通过采取转炉终点氮含量控制、氩站弱吹、减少钢包炉精炼补加合金以及全保护浇铸等措施,可有效控制82B钢增氮.
关键词:
转炉
,
82B钢
,
增氮
