文献

J-GLOBAL ID：201302259523542697   整理番号：13A0912286

溶銑予備処理におけるグレー理論に基づいた終局温度の神経回路網予測モデルの確立

Establishment of Neural Network Prediction Model for Terminative Temperature Based on Grey Theory in Hot Metal Pretreatment

著者 (5件)： Zhang Huining (Univ. of Sci. and Technol. Beijing State Key Lab. of Advanced Metallurgy, Beijing) ,  Xu Anjun (Univ. of Sci. and Technol. Beijing State Key Lab. of Advanced Metallurgy, Beijing) ,  Cui Jian (Ningbo Iron and Steel Co Ltd, Zhejiang, Ningbo) ,  He Dongfeng (Univ. of Sci. and Technol. Beijing State Key Lab. of Advanced Metallurgy, Beijing) ,  Tian Naiyuan (Univ. of Sci. and Technol. Beijing State Key Lab. of Advanced Metallurgy, Beijing)
資料名： Journal of Iron and Steel Research, International  (Journal of Iron and Steel Research, International)
巻： 19  号： 6  ページ： 25-29  発行年： 2012年 
JST資料番号： W1513A  ISSN： 1006-706X  CODEN： GAYXEN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製鋼における終局温度のモデル精度を向上させるために,脱炭前に予測して,制御することは必要である。したがって,すべての入力因子への重み付けをした相関度による脱燐処理中の終局温度の最適化神経回路網モデルを適用した。次に新設されたモデルのシミュレーション実験を,国内の製鋼工場からの210データを利用して行う。その結果,±5%誤差があると,ヒット率が56.45%に達し,±10の誤差があると,ヒット率が100%になることがわかった。従来の神経回路網予測モデルと比較して,精度は約6.839%増加する。したがって,シミュレーション予測は完全に実態に適合し,その脱燐の実施を正確に反映できるグレー理論に基づいて,終局温度の神経回路網モデルを説明する。当然,この方法は,効果的かつ実用的である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *溶銑 ,  *温度 ,  神経回路網 ,  予測モデル ,  製鋼 ,  脱炭 ,  脱リン ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 脱リン処理 ,  シミュレーション実験

分類 (1件)： 金属工学一般  (WA01010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 溶銑予備処理 ,  理論 ,  神経回路網 ,  予測モデル