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基于Stacking模型融合的AOD终点碳温预测
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作者 刘东旭 李明明 +1 位作者 邵磊 邹宗树 《炼钢》 CAS 北大核心 2024年第4期30-39,共10页
为提高AOD不锈钢冶炼终点碳温预测的准确性和可靠性,提出一种基于多个机器学习算法(RF、XGBoost、AdaBoost、KNN、SVR和岭回归)嵌入的Stacking模型融合的AOD终点碳温预测方法。基于理论基础和相关性分析确定了模型的输入特征变量,利用... 为提高AOD不锈钢冶炼终点碳温预测的准确性和可靠性,提出一种基于多个机器学习算法(RF、XGBoost、AdaBoost、KNN、SVR和岭回归)嵌入的Stacking模型融合的AOD终点碳温预测方法。基于理论基础和相关性分析确定了模型的输入特征变量,利用箱线图法对历史数据进行预处理,结合5折交叉验证和贝叶斯优化算法确定了模型的最优参数,通过对上述6种机器学习算法的逐层筛选,构建了RF+XGBoost+KNN—RF二层Stacking多模型融合的终点碳含量预测模型、RF+AdaBoost+KNN—RF+XGBoost+KNN—XGBoost三层Stacking多模型融合的终点温度预测模型。预测结果表明,RF+XGBoost+KNN—RF二层Stacking模型在终点碳质量分数误差为±0.01%的命中率为87.86%,RF+AdaBoost+KNN—RF+XGBoost+KNN—XGBoost三层Stacking模型在终点温度误差为±15℃的命中率为94.22%,相较于单一的机器学习模型,预测精度显著提高。 展开更多
关键词 AOD 终点碳温预测 模型融合 Stacking模型
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基于PSO-SVM模型的转炉终点预测
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作者 刘增山 冯亮花 康小兵 《特殊钢》 2024年第3期27-32,共6页
转炉冶炼过程包含着复杂的多相、高温的物理化学反应,建立可靠的转炉终点预测模型对有效减少钢水成分波动、提高钢铁品质有重要的意义。以某钢厂200 t转炉实际生产数据为依据,采用粒子群优化算法选取支持向量机模型最优惩罚参数C和核参... 转炉冶炼过程包含着复杂的多相、高温的物理化学反应,建立可靠的转炉终点预测模型对有效减少钢水成分波动、提高钢铁品质有重要的意义。以某钢厂200 t转炉实际生产数据为依据,采用粒子群优化算法选取支持向量机模型最优惩罚参数C和核参数g的方法建立预测模型,对转炉终点碳质量分数和温度进行预测。将数据处理后得到425组数据,数据划分为训练集数据和测试集数据,并对其进行归一化预处理,其中,随机选取50组为测试集数据。结果表明,转炉终点预测模型的终点钢水碳含量(误差±0.015%)的命中率为84%,终点温度(误差±15℃)的命中率为80%。与BP神经网络模型和RBF模型相比,基于粒子群算法优化的支持向量机模型具有精度高、泛化能力强的特点。 展开更多
关键词 转炉炼钢 PSO-SVM模型 终点温度 终点钢水碳含量 预测模型
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本钢板材炼钢厂脱磷效率的研究
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作者 张弘弼 薛长江 +1 位作者 王子铮 卢正冠 《冶金信息导刊》 2024年第4期43-47,55,共6页
脱磷是炼钢过程的重要任务之一,铁水的含磷量因铁矿原料条件的不同而异,因此研究脱磷和提高脱磷效率的任务重之又重。对本钢炼钢厂2021-2022年的所有炉次的相关数据进行汇总分析,主要研究渣中CaO、MgO与铁水硅数比值、终点碳含量、终点... 脱磷是炼钢过程的重要任务之一,铁水的含磷量因铁矿原料条件的不同而异,因此研究脱磷和提高脱磷效率的任务重之又重。对本钢炼钢厂2021-2022年的所有炉次的相关数据进行汇总分析,主要研究渣中CaO、MgO与铁水硅数比值、终点碳含量、终点温度、供氧流量等与脱磷效率的关系,结合本钢板材炼钢厂的生产实际,提出工艺和操作的改进措施,提高磷的分配比,从而提高整体的脱磷水平。 展开更多
关键词 脱磷效率 终点含碳量 终点温度 磷分配比
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神经元网络在转炉静态模型中的应用 被引量:2
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作者 胡志刚 顾少伟 +1 位作者 李任春 谷风龙 《钢铁研究》 CAS 2004年第6期43-46,52,共5页
利用神经元网络建立了转炉终点碳温预报模型。采用相关性分析和分类的方法 ,研究了转炉终点碳温预报模型的主要参数 ,并对神经元网络模型的结构、训练方法、训练误差和测试误差进行了研究和比较。
关键词 静态模型 碳温预报 神经元网络
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转炉炼钢智能控制系统 被引量:2
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作者 曲丽萍 曲永印 柳成 《北华大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第5期474-476,共3页
采用神经网络作为转炉炼钢的预报模型和控制模型,并将终点温度和终点碳含量作为控制目标值,计算氧气补吹量和冷却剂的补入量,从而实现转炉炼钢的终点控制.仿真结果表明,终点温度和终点碳含量仿真结果很理想,控制策略很有效.
关键词 转炉炼钢 终点控制 终点温度 终点碳含量 氧气补吹量 冷却剂入量
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炼钢智能自动化系统 被引量:1
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作者 曲丽萍 曲永印 +1 位作者 白晶 柳成 《控制工程》 CSCD 2007年第S3期17-19,22,共4页
全面分析了转炉炼钢生产特点,并在此基础上建立了神经元网络的预报模型和控制模型。同时,将炼钢的终点温度和终点碳含量作为控制目标,计算氧气的补吹量和冷却剂的补入量,实现转炉炼钢的终点控制。从计算机仿真结果看,终点温度和终点碳... 全面分析了转炉炼钢生产特点,并在此基础上建立了神经元网络的预报模型和控制模型。同时,将炼钢的终点温度和终点碳含量作为控制目标,计算氧气的补吹量和冷却剂的补入量,实现转炉炼钢的终点控制。从计算机仿真结果看,终点温度和终点碳含量仿真精度高,控制策略有效。 展开更多
关键词 转炉炼钢 终点控制 终点温度 终点碳含量 氧气补吹量 冷却剂补入量
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基于FOA-GRNN模型的转炉炼钢终点预报 被引量:10
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作者 铉明涛 李娇娇 +1 位作者 王楠 陈敏 《材料与冶金学报》 CAS 北大核心 2019年第1期31-36,57,共7页
目前广泛采用的RBF神经网络具有训练时间长与训练困难等缺陷.本研究结合实际生产数据,建立了FOA-GRNN神经网络预报模型,并对转炉终点温度与碳质量分数进行预报.结果表明:与RBF神经网络相比,FOA-GRNN神经网络可以有效提高命中率并满足实... 目前广泛采用的RBF神经网络具有训练时间长与训练困难等缺陷.本研究结合实际生产数据,建立了FOA-GRNN神经网络预报模型,并对转炉终点温度与碳质量分数进行预报.结果表明:与RBF神经网络相比,FOA-GRNN神经网络可以有效提高命中率并满足实际生产要求.当碳质量分数绝对误差小于±0. 03%时,FOA-GRNN神经网络预报命中率可由91%提高至94%;当温度绝对误差小于±15℃时,预报命中率可由89%提高至97%.同时,FOA-GRNN神经网络训练时间在RBF神经网络基础上分别降低了42. 22%与37. 08%,预报结果与实测值的均方差也有一定的降低,故可为现场生产提供重要的参考. 展开更多
关键词 转炉炼钢 预报模型 终点温度 终点碳质量分数 广义回归神经网络 果蝇算法
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面向转炉炼钢终点碳含量预测的多方向加权复杂网络火焰图像纹理特征提取模型
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作者 刘建勋 刘辉 《钢铁研究学报》 北大核心 2025年第2期151-163,共13页
转炉冶炼过程中,对熔池中钢水的碳含量进行精确预测是终点预报技术的核心环节。然而,如何通过解析炉口火焰特性与终点碳含量之间的深层联系,以实现更精准的预测,仍是当前面临的挑战。针对火焰纹理在不同碳含量下呈现不规则性且具有高度... 转炉冶炼过程中,对熔池中钢水的碳含量进行精确预测是终点预报技术的核心环节。然而,如何通过解析炉口火焰特性与终点碳含量之间的深层联系,以实现更精准的预测,仍是当前面临的挑战。针对火焰纹理在不同碳含量下呈现不规则性且具有高度相似性的问题,提出了一种多方向加权复杂网络的彩色纹理特征提取模型。该模型利用滑动窗口选出了中心点的邻域顶点以构建邻域关系,利用顶点对之间的色彩距离构建了加权边,从而构建出细致彩色纹理和区域彩色纹理复杂网络,最后用网络顶点度分布特征量化网络特性得到彩色纹理特征描述符,与提取的色彩特征结合得到火焰特征描述符,通过回归模型预测终点碳含量。通过对转炉炼钢实际生产数据的实验研究验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 转炉炼钢 碳含量预测 复杂网络 图像识别 彩色纹理特征分析
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基于转炉烟气分析的熔池碳含量及温度动态预报 被引量:9
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作者 孙江波 李俊国 +1 位作者 王彦杰 李朝阳 《炼钢》 CAS 北大核心 2014年第4期65-69,共5页
基于烟气分析获得烟气流量及成分,应用碳平衡原理构建的碳积分数学模型可动态预测熔池中的碳含量;对炉气信息延迟性、炉气量、枪位系数和脱碳速率拐点a与b等参数的修正,能够提高熔池碳含量动态预报的精度。在熔池碳含量动态预报的基础上... 基于烟气分析获得烟气流量及成分,应用碳平衡原理构建的碳积分数学模型可动态预测熔池中的碳含量;对炉气信息延迟性、炉气量、枪位系数和脱碳速率拐点a与b等参数的修正,能够提高熔池碳含量动态预报的精度。在熔池碳含量动态预报的基础上,基于热平衡理论和碳氧反应热力学构建了熔池温度动态预报模型,通过脱碳速率拐点a和b的修正以及分阶段模型的构建,能够提高熔池温度的预报精度。在此基础上采用Visual Basic 6.0和SQL Server 2000数据库构建了熔池碳含量和温度动态预报系统,利用该系统对一定时期的46炉冶炼数据进行了离线运行,结果表明:终点w(C)<0.2%时,预报偏差小于0.02%命中率为84.8%,模型终点温度预报偏差小于20℃命中率为84.8%,C-T双命中率达到73.9%,基本满足冶炼对终点命中率的要求。 展开更多
关键词 烟气分析 分阶段修正 碳含量 温度 预报
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应用改进的神经网络模型预报转炉冶炼终点 被引量:9
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作者 冯明霞 邹宗树 李强 《炼钢》 CAS 北大核心 2006年第1期40-44,共5页
准确预报转炉冶炼终点的钢水温度与碳含量对提高转炉终点命中率具有重要意义。针对现有多层前馈网络学习算法的不足,基于BP模型提出一种改进算法,建立了复吹转炉冶炼终点的预报模型,并与BP模型的预测结果进行了统计比较。研究表明,改进... 准确预报转炉冶炼终点的钢水温度与碳含量对提高转炉终点命中率具有重要意义。针对现有多层前馈网络学习算法的不足,基于BP模型提出一种改进算法,建立了复吹转炉冶炼终点的预报模型,并与BP模型的预测结果进行了统计比较。研究表明,改进后的模型能够对冶炼终点进行良好的预报。采用单节点输出模型对终点钢水碳含量与温度分别进行预报,预测误差w(Δ[C])<±0.03%的命中率达97.22%,Δt<±12℃的命中率为94.44%。还建立了神经网络双节点输出模型对转炉终点钢水碳含量及温度同时进行预报,误差Δt<±15℃、w(Δ[C])<0.03%的双命中率为76.92%。 展开更多
关键词 氧气转炉 神经网络 终点预报 碳含量 温度
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基于XGBoost算法的转炉吹炼终点预报 被引量:15
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作者 杨晓猛 赵阳 +1 位作者 钟良才 耿云飞 《炼钢》 CAS 北大核心 2021年第6期1-8,共8页
转炉吹炼终点温度和成分控制是转炉吹炼后期的重要操作,精确的温度和碳的预报十分重要,为了提高转炉吹炼终点碳、温命中率,利用特征相关性分析法确定模型的主要输入变量,基于XGBoost算法建立了转炉吹炼终点预报模型,并结合实际的转炉生... 转炉吹炼终点温度和成分控制是转炉吹炼后期的重要操作,精确的温度和碳的预报十分重要,为了提高转炉吹炼终点碳、温命中率,利用特征相关性分析法确定模型的主要输入变量,基于XGBoost算法建立了转炉吹炼终点预报模型,并结合实际的转炉生产数据进行模型验证。通过与采用BP、优化BP神经网络建立的模型结果进行对比,表明XGBoost算法模型在保证收敛速度快的前提下,能够达到较高终点命中率,为进一步提高终点温、碳命中率,对XGBoost算法模型中几个重要建模参数值做出优化调整,最终XGBoost算法模型在出钢温度偏差为±15℃、±10℃时终点命中率分别为95.84%、91.69%;出钢碳质量分数偏差为±0.015%、±0.01%时终点命中率分别为93.31%、87.84%。 展开更多
关键词 转炉吹炼 终点预报 XGBoost算法 命中率 出钢温度 出钢碳含量
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