范晓慧
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龙红明
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陈许玲
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姜涛
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石军
钢铁
采用基于改进BP算法的人工神经网络模型,提前预报了烧结矿的R和TFe、SiO2含量,将模型的预报结果转化为规则的输入,设计了基于经验规则的专家系统,结合R、TFe的变化趋势和配料计算提前调整原料的配比.系统正式投入运行后,烧结矿碱度(R)预报命中率达到91%,全铁(TFe)预报命中率达到94%,操作指导建议采纳率为92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制.
关键词:
烧结矿化学成分
,
神经网络
,
BP模型
,
专家系统
韩文静
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马红雷
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宋进朝
,
张晓光
电镀与精饰
doi:10.3969/j.issn.1001-3849.2016.04.003
为提高采煤机械上截齿的耐磨性能,在42CrMo钢表面利用超音速火焰喷涂法制备WC-Co涂层.用BP神经网络模型进行WC-Co涂层的耐磨性能的预测,当采用3×8×1的模型结构时,实测结果与预测结果很接近,效果比较好.采用扫描电镜和摩擦磨损试验机进行磨损形貌和磨损性能分析.分析表明,WC-Co涂层的磨损是粘着磨损和磨粒磨损两种机制共同作用的结果.当喷涂粉末丙烷流量32 L/min、喷涂距离290 mm和送粉率34 g/min时,WC-12Co涂层的磨损量较小;当喷涂粉末丙烷流量34 L/min、喷涂距离270 mm和送粉率36 g/min时,WC-17Co涂层的磨损量较小.
关键词:
截齿
,
BP模型
,
WC-Co涂层
,
耐磨性
,
预测
肖利平
有色金属工程
doi:10.3969/j.issn.2095-1744.2016.03.014
针对某镍矿充填工艺与充填物料组成成分的复杂性,为提高坍落度测试的效率,同时在不影响测试准确性的前提下减少试验数量,采用BP神经网络分析数据的原理与方法,分析输入、输出层与隐蔽层的结构层次关系,建立起充填物料中的人工砂X1、河砂X2、尾砂X3、水泥X4含量4个变化因素对不同浓度充填料浆坍落度Y1、Y2、Y3影响的函数关系模型,通过训练值与试验测试值的比较,结果显示该模型可较好地预测不同浓度条件下充填料浆的坍落度参数,该模型用于预测时的误差小、精度达到96.481％,在与现场试验的对比当中,该模型表现出良好的适用性.
关键词:
料浆
,
坍落度
,
BP模型
,
预测分析
