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J-GLOBAL ID：202002224512244594   整理番号：20A2702593

自動鋼水脱酸素合金成分の主要成分と神経分析【JST・京大機械翻訳】

Main Components and Neuroanalysis of Automatic Steel Water Deoxygenation Alloy Ingredients

著者 (2件)： Zhang Maoyi (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu 221004, China) ,  Zhang Maoyi (School of automation, Beijing University of technology, 5 South Zhongguancun Street, Haidian District, Beijing 100081)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1676  号： 1  ページ： 012032 (18pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,歴史的データを通して脱酸素化合金化リンクの数学モデルを確立して,オンラインで合金入力の型と量を予測し,最適化し,鋼と水の品質を確実にする間,合金鋼の製造コストを最小にする。それは,それらの競争力を改善する主要な鉄鋼会社にとって重要な問題である。主成分とニューラルネットワークと多変量非線形回帰理論に基づいて,既存の合金履歴データに基づいて,本論文は,鉄鋼と水の「脱酸素と合金化」の成分方式を最適化して,数学モデルを確立して,主要部要素の歴史的収穫比率を計算して,主要部要素の歴史的収穫比率を予測した。合金の価格と組み合わせて,鋼水脱酸素合金の自動成分方式を与えて,鋼水脱酸素合金のコストを最適化した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *合金 ,  最適化 ,  製造原価 ,  鉄鋼 ,  *鋼 ,  合金鋼 ,  数学モデル ,  ニューラルネットワーク ,  *脱酸素 ,  合金化 ,  脱酸素反応
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  オンライン ,  *合金組成 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 製鋼  (WD01060A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 水 ,  脱酸素 ,  合金成分 ,  主要成分 ,  神経 ,  分析