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J-GLOBAL ID：201702220498157762   整理番号：17A1592918

BPニューラルネットワークIF鋼のアルミニウム消費の予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Prediction model of aluminum consumption with BP neural networks in IF steel production

著者 (4件)： Zhang Siyuan (北京科技大学鋼鉄冶金新技術国家重点実験室,北京,100083) ,  Bao Yanping (北京科技大学鋼鉄冶金新技術国家重点実験室,北京,100083) ,  Zhang Chaojie (北京科技大学鋼鉄冶金新技術国家重点実験室,北京,100083) ,  Lin Lu (鋼鉄研究総院冶金工芸研究所,北京,100081)
資料名： Beijing Keji Daxue Xuebao  (Beijing Keji Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 4  ページ： 511-519  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1097A  ISSN： 1001-053X  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 製鋼工場におけるIF鋼の製錬プロセスにおけるアルミニウム消費の問題を解決するために,数理統計学とBP神経回路網を結合する方法を用いて,アルミニウム消費予測モデルを確立し,多変量線形回帰モデルと比較して,このモデルはより高い精度を有した。このモデルを用いて,異なる製錬プロセスパラメータがアルミニウム消費に及ぼす影響を解析し,対応するプロセスパラメータを最適化した。結果は以下を示した。脱酸素終了後の酸素活量またはRHの酸素活性は0.005%減少し,トン当たりのアルミニウム消費量は0.07~0.08kg減少し,アルミニウム脱酸素の有効利用係数は70.31%~80.35%であった。温度が35°Cから40°Cに上昇すると,アルミニウムの消費は1kg減少し,アルミニウムの熱反応の温度上昇係数は97.4%に達した。酸素量が100m3と100m3より小さいとき,酸素とアルミニウムの比率は,それぞれ37.3%と74.6%であり,酸素消費量は50m3増加して,アルミニウム消費は,それぞれ0.1kgと0.2kg増加することができて,それは,酸素消費量を増やすことができた。プロセスパラメータの最適化後に,平均アルミニウム消費量は1.359kgから1.113kgに減少し,その減少は18.1%に達した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルミニウム ,  酸素要求量 ,  酸素 ,  熱化学反応 ,  プロセスパラメータ ,  *予測モデル ,  活量 ,  神経回路網 ,  *IF鋼 ,  昇温 ,  最適化 ,  製鋼工場 ,  脱酸素 ,  製錬
準シソーラス用語： 消費量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： IF steel ,  low carbon steel ,  aluminum consumption ,  neural networks ,  prediction models

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  溶接設計,溶接構造物  (WC07140A)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  IF鋼 ,  アルミニウム ,  消費 ,  予測モデル